Booleans[布尔型] 或为True[真]或为False[假]。 Numbers[数值型] 可以是 Integers[整数](1和2)、Floats[浮点数](1.1和1.2)、Fractions[分数](1/2和2/3);甚至是 Complex Number[复数]。 Strings[字符串型]是 Unicode 字符序列,例如: 一份 html Bytes[字节] 和 Byte Arrays[字节数组], 例如: 一份 jp...
参数说明 inputs: 输入数据,2维tensor. units: 该层的神经单元结点数。 activation: 激活函数. use_bias: Boolean型,是否使用偏置项. kernel_initializer: 卷积核的初始化器. bias_initializer: 偏置项的初始化器,
dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu,kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003)) 1. 附文keras: Dense的参数: keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_re...
Dense( units, #代表该层的输出维度 activation=None, #激活函数.但是默认 liner use_bias=True, #是否使用b kernel_initializer='glorot_uniform', #初始化w权重,参见keras/initializers.py bias_initializer='zeros', #初始化b权重 kernel_regularizer=None, #施加在权重w上的正则项,参见keras/regularizer.py ...
units=512, activation=tf.nn.relu)logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, units=10, activation=None)也可以对全连接层的参数进⾏正则化约束：dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))
1、单元数(units):该层将具有的神经元数量。 2、激活函数(activation):定义神经元输出的非线性函数,如’relu’、’sigmoid’、’softmax’等。 3、输入形状(input_shape):仅适用于网络的第一层,指定输入数据的形状。 4、核初始化器(kernel_initializer):权重矩阵的初始化方法。
1. 输入形状(input_shape): 输入形状是指数据进入dense层的形状。在TensorFlow中,输入形状可以是一个整数或者一个元组。例如,如果输入是一个维度为(32, 32, 3)的图像,那么输入形状可以写为(32, 32, 3)。 2. 输出形状(units): 输出形状是指dense层的输出大小。在TensorFlow中,输出形状可以是一个整数。例如,...
指数线性单元 (ELU) 函数Exponential Linear Units (ELUs) Function Softmax 函数 Swish 高斯误差线性单元 (GELU)Gaussian Error Linear Unit 缩放指数线性单元 (SELU)Scaled Exponential Linear Unit Kronecker delta 形式化定义 性质和应用 示例 数学证明 参考 深度学习里面Flatten,Dense,activation function概念学习 1、...
layers.Dense(units=1), ]) 确保将所有层一起传递到列表中,例如 [layer, layer, layer, ...],而不是作为单独的参数。要将激活函数添加到层,只需在激活参数中指定其名称。 练习 在下边的例子中,我们会看到如何通过在 Sequential 模型中堆叠层来构建深度神经网络。通过在隐藏层之后添加一个激活函数,我们赋予网...
units :代表该层的输出维度或神经元个数, units解释为神经元个数为了方便计算参数量,解释为输出维度为了方便计算维度 activation=None:激活函数.但是默认 liner (详见API的activation) use_bias=True:布尔值,该层是否使用偏置向量b kernel_initializer:初始化w权重 (详见API的initializers) ...