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这篇文章主要介绍了关于Keras Dense层整理，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！
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补充知识：keras.layers.Dense()方法及其参数
一、Dense层
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | 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) |
二、参数
units: 神经元节点数数，鸡输出空间维度。
activation: 激活函数，若不指定，则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器
bias_initializer: 偏置向量的初始化器
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数
bias_regularizer: 运用到偏置向的的正则化函数
activity_regularizer: 运用到层的输出的正则化函数 (它的 “activation”)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数
三、示例
例1：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | from keras.layers import Dense# 作为 Sequential 模型的第一层model = Sequential()model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))# 现在模型就会以尺寸为 (*, 16) 的数组作为输入，# 其输出数组的尺寸为 (*, 32)# 在第一层之后，你就不再需要指定输入的尺寸了：model.add(Dense(32)) |
注意在Sequential模型的第一层要定义Dense层的形状，此处定义为input_shape=(16,)
例2：
1 2 3 4 | from keras.layers import Densemodel = Sequential()model.add(Dense(512, activation= 'sigmoid', input_dim= 2, use_bias= True)) |
这里定义了一个有512个神经元节点，使用sigmoid激活函数的神经层，此时输入形状参数为input_dim,注意它与input_shape参数的区别。
input_shape：即张量的形状，从前往后对应由外向内的维度
例
[[1],[2],[3]] 这个张量的shape为（3,1）
[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]这个张量的shape为（3,2,2）,
[1,2,3,4]这个张量的shape为（4，）
input_dim：代表张量的维度，之前3个例子的input_dim分别为2,3,1。
常见的一种用法：只提供了input_dim=32，说明输入是一个32维的向量，相当于一个一阶、拥有32个元素的张量，它的shape就是（32，）。因此，input_shape=(32, )
四、总结
本文对Dense（）方法及其参数做了详细的介绍，并对其用法进行了大概的讲解，有什么问题可以评论区留言或者联系我，我会及时解答。希望能给大家一个参考。
