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. iview DatePicker 只能选本月

    html <FormItem label="活动时间" prop="activity_time"> <DatePicker v-model=& ...

  2. Linux命令——tac、rev

    tac和rev命令列到一起,并不是功能相似,而是他们都是将输入内容反置. tac -s:使用指定字符串代替换行作为分隔标志 [root@localhost ~]# echo "1,2&quo ...

  3. 剑指Offer(三十一):整数中1出现的次数(从1到n整数中1出现的次数)

    剑指Offer(三十一):整数中1出现的次数(从1到n整数中1出现的次数) 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https:// ...

  4. jupyter notebook在启动时kernel一直在busy , 无法print

    转: https://blog.csdn.net/loovelj/article/details/82184223 一. 问题: 内核一直显示忙碌,连简单的print都不能执行了.然后看后台,最后说” ...

  5. linux网络编程之posix条件变量

    今天来学习posix的最后一个相关知识----条件变量,言归正传. 下面用一个图来进一步描述条件变量的作用: 为什么呢? 这实际上可以解决生产者与消费者问题,而且对于缓冲区是无界的是一种比较理解的解决 ...

  6. [ARIA] Accessible modal dialogs

    Learn how to create a modal dialog with accessible keyboard and screen reader mechanics using the na ...

  7. 008_软件安装之_MATLAB2017B

    链接:https://pan.baidu.com/s/1haZPRu0-ks8kWBFDHuhNJw提取码:vo9e复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

  8. Yarn 配置阿里源

    1.查看一下当前源 yarn config get registry 2.切换为淘宝源 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org ...

  9. luogu 1369

    给出平面上的n个点,请找出一个边与坐标轴平行的矩形,使得它的边界上有尽量多的点 模拟退火题解$n^2$ 处理每行的前缀和与每列的前缀和退火50次即可 #include <bits/stdc++. ...

  10. 搭建自己的博客(二十一):通过django表单实现登录注册

    1.变化的部分