目录

Dense层

Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。

keras.layers.core.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)

示例

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：大于0的整数，代表该层的输出维度。

  • activation：激活函数，为预定义的激活函数名（参考激活函数），或逐元素（element-wise）的Theano函数。如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x）

  • use_bias: 布尔值，是否使用偏置项

  • kernel_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

  • bias_initializer：偏置向量初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化偏置向量的初始化器。参考initializers

  • kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为Regularizer对象

  • bias_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为Regularizer对象

  • activity_regularizer：施加在输出上的正则项，为Regularizer对象

  • kernel_constraints：施加在权重上的约束项，为Constraints对象

  • bias_constraints：施加在偏置上的约束项，为Constraints对象

输入

形如(batch_size, ..., input_dim)的nD张量，最常见的情况为(batch_size, input_dim)的2D张量

输出

形如(batch_size, ..., units)的nD张量，最常见的情况为(batch_size, units)的2D张量