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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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). ...

  8. 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 ...

  9. keras的Embedding层

    keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embedding ...

随机推荐

  1. python词云图之WordCloud

    1. 导入需要的包package import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imread from wordcloud import ...

  2. nginx基础概述

    为什么选择nginx     nginx非常轻量     互联网公司都选择nginx nginx技术成熟,具备的功能时企业最常用使用而且最需要的 适合当前主流架构趋势,微服务.云架构.中间层 统一技术 ...

  3. C#ThreadPool类—多线程

    标题:ThreadPool Class 地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.threading.threadpool?redir ...

  4. js基础知识1

    本博客转自某不知名程序员 1. JavaScript基础分为三个部分: ECMAScript:JavaScript的语法标准.包括变量.表达式.运算符.函数.if语句.for语句等. DOM:操作网页 ...

  5. 【基础搜索】poj-2676-Sudoku(数独)--求补全九宫格的一种合理方案

      数独 时限:2000 MS   内存限制:65536K 提交材料共计: 22682   接受: 10675   特别法官 描述 数独是一个非常简单的任务.一个9行9列的正方形表被分成9个较小的3x ...

  6. matlab(7) Regularized logistic regression : mapFeature(将feature增多) and costFunctionReg

    Regularized logistic regression : mapFeature(将feature增多) and costFunctionReg ex2_reg.m文件中的部分内容 %% == ...

  7. Airtest---UI自动化测试项目

    Airtest Project是网易游戏团队新开源出来的一款用于UI自动化测试的项目. testerhome中的文档介绍:https://testerhome.com/topics/12486 官方链 ...

  8. Core DOM、HTML DOM、XML DOM关系

    查看:https://blog.csdn.net/IamChuancey/article/details/78335443

  9. TDOA基站 之 时间同步

    TDOA 和 TWR相比,标签可以用最少的信息来定位,但是对于基站要求很高,需要“时间同步”. 这也是TDOA算法的核心部分,很多套件对此讳莫如深,希望能沟通过本文使读者能对TODA同步有一定初步了解 ...

  10. [Dart] Capture and Handle Data Sequences with Streams in Dart

    Streams represent a sequence of asynchronous events. Each event is either a data event, also called ...