介绍
Dense实现了这个操作:output = activation(dot(input, kernel) + bias),其中activation是作为激活参数传递的元素级激活函数,kernel是由层创建的权重矩阵,bias是由层创建的偏差向量(仅当use_bias为True时适用)。
另外,层属性调用一次后不能修改(可训练属性除外)。
用法
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
)
参数含义
参数名称 | 具体含义 |
---|---|
units | 正整数,输出空间的维数。 |
activation | 使用的激活函数。如果不指定任何东西,则不应用任何激活(即“线性”激活:a(x) = x)。 |
use_bias | 布尔值,表示该层是否使用偏置向量。 |
kernel_initializer | 卷积核的初始化器 |
bias_initializer | 偏置项的初始化器 |
kernel_regularizer | 卷积核的正则化函数 |
bias_regularizer | 偏置项的正则化函数 |
activity_regularizer | 输出层的正则化函数 |
kernel_constraint | 权重矩阵的约束函数 |
bias_constraint | 偏置项的约束函数 |
输入、输出
输入:N维的张量:(batch_size,…input_dim)。最常见的情况是(batch_size, input_dim)的2维输入。
输出:N维的张量:(batch_size,…,units)。例如,对于(batch_size, input_dim)的2维输入,输出将是(batch_size, units)的2维张量。