Tensorflow笔记之 全连接层tf.kera.layers.Dense()参数含义及用法详解
想了解Dense()全连接层函数的参数意义和用法,首先来一段官方文档,这是tf.keras.layers.Dense()函数的参数,这么多参数需要逐个去理解它的用法,我们先理解每个函数的含义,然后通过代码验证:
tf.keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None,bias_regularizer=None,activity_regularizer=None,kernel_constraint=None, bias_constraint=None,**kwargs
)
1、units,第一个参数,输出的单元个数,此处应该是int型,与输出的N为tensor中最后一位相同,输出的output_shape = (batch_size ,units),输入的形状input_shape =(batch_size,input_dim),我们还是通过代码看看实际效果吧,
2、activation,第二个参数是激活函数,相当于对输出的结果经过一次激活函数的运算,得到新的值,也可以不选择激活函数,代码效果如下
3、剩下的参数,和卷积函数一样,可以参考我的另一篇文章,
https://blog.csdn.net/Zh_1999a/article/details/107526001
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