keras Dense 层
文档地址:https://keras.io/layers/core/#dense
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)
Dense是这样的操作:
例子:
# as first layer in a sequential model:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32) # after the first layer, you don't need to specify
# the size of the input anymore:
model.add(Dense(32))
参数说明:
- units 一个正整数,表示输出的维度
- activation 激活函数,如果不定义,则a(x)=x
- use_bias 这一层是否加bias
- kernel_initializer kernel的初始化器
- bias_initializer 偏置的初始化器
- kernerl_regularizer 用于kernel 的正则化函数
- bias_regularizer 用于偏置的正则化函数
- activity_regularizer 用于本层输出的正则化函数
- kernel_constraint 用于kernel权重的约束函数
- bias_constraint 用于偏置向量的约束函数
keras Dense 层的更多相关文章
- Keras网络层之“关于Keras的层(Layer)”
关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法: layer.get_weights():返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weig ...
- Keras常用层
Dense层:全连接层 Activatiion层:激活层,对一个层的输出施加激活函数 Dropout层:为输入数据施加Dropout.Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随 ...
- keras Lambda 层
Lambda层 keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None) 本函数用以对上一层的输 ...
- Keras 自定义层
1.对于简单的定制操作,可以通过使用layers.core.Lambda层来完成.该方法的适用情况:仅对流经该层的数据做个变换,而这个变换本身没有需要学习的参数. # 切片后再分别进行embeddin ...
- TensorFlow keras dropout层
# 建立神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入数据的形状进行修改成神经网 ...
- keras使用
一.pad_sequences from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences keras只能接受长度相同的序列输入.因此如果目前序列长度 ...
- keras channels_last、preprocess_input、全连接层Dense、SGD优化器、模型及编译
channels_last 和 channels_first keras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序(image_data_format). ...
- 在Keras模型中one-hot编码,Embedding层,使用预训练的词向量/处理图片
最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的 ...
- keras的Embedding层
keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embedding ...
随机推荐
- Flutter中的按钮组件介绍
Flutter 里有很多的 Button 组件很多,常见的按钮组件有:RaisedButton.FlatButton.IconButton.OutlineButton.ButtonBar.Floati ...
- Dotnet站点多个路由对应同一个Action的总结
需求:有些浏览器会屏蔽带有Ad字样的路径,此时需要创建多个路由指向同一个Action. 例如:原来 : http://lalalalalala.org:1506/api/advert/common ...
- Jenkins+jmeter+ant+Git 持续集成(六、代码提交到Gitlab即自动构建)
实现原理: 利用jenkins和gitlab的webhook结合,实现提交代码之后,自动触发jenkins的构建. 1.Jenkins的插件安装: 需要安装两个gitlab的插件:Gitlab Hoo ...
- 12-Vue的使用-安装 - 条件渲染
一.安装 1. 去vue官网: https://cn.vuejs.org/ 2. 引入vue.js文件 <body> <script src="vue.js"& ...
- 源码安装mongoDB
1.安装启动 下载源码包,官方地址: wget http://downloads.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.4.22.tgz 解压 ...
- MySQL优化时怎么入手?慢查询怎么优化?
1.数据类型优化 2.创建高性能索引 3.架构底层配置方面 4.硬件 慢查询: 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句) 3.优化慢查 ...
- Appium自动化测试教程-自学网-monkey自定义脚本实践
自定义脚本的稳定性测试 常规Monkey测试执行的是随机的事件流,但如果只是想让Monkey测试某个特定场景这时候就需要用到自定义脚本了,Monkey支持执行用户自定义脚本的测试,用户只需要按照Mon ...
- 获取Druid连接池里当前连接数
JdbcTemplate jdbcTemplate=(JdbcTemplate) SpringUtils.getBean("jdbcMysqlTemplate"); DruidDa ...
- 011_Python3 集合
集合(set)是一个无序的不重复元素序列. 可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典. 创 ...
- 富文本编辑器+可粘贴word内容
Chrome+IE默认支持粘贴剪切板中的图片,但是我要发布的文章存在word里面,图片多达数十张,我总不能一张一张复制吧? 我希望打开文档doc直接复制粘贴到富文本编辑器,直接发布 感觉这个似乎很困难 ...