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. Docker本地镜像上传到阿里云仓库

    登录阿里云 在容器镜像服务中先创建命名空间 随后创建镜像仓库 我使用的代码源是本地仓库 创建后点击仓库的管理 就可以看到阿里云提供的操作指南 (下面的操作每个人都不同,详情查看阿里云的操作指南) 输入 ...

  2. 【原创】改进的大马webshell,过市面上任何防护

    因为之前使用的webshell大马很多都没用了,都被安全防护拦截了,所以通过几个大牛的指点和网上的教程整理而成自己做的增强版的webshell大马,我这个是源码,部分无加密! <?php $pa ...

  3. XSLT可扩展样式表语言转换 System.Xml.Xsl、XslCompiledTransform类

    XML文件 books.xml: <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <bookstore> ...

  4. element ui框架把el-select选中的value设置为对象

  5. sql server 的临时表和表变量

    临时表 本地临时表 适合开销昂贵   结果集是个非常小的集合 -- Local Temporary Tables IF OBJECT_ID('tempdb.dbo.#MyOrderTotalsByYe ...

  6. 010_Python3 字典

    字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象. 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示:   d ...

  7. Cogs 329. K- 联赛(最大流)

    K- 联赛 ★★★ 输入文件:kleague.in 输出文件:kleague.out 简单对比 时间限制:1 s 内存限制:32 MB [问题描述] K- 联赛职业足球俱乐部的球迷们都是有组织的训练有 ...

  8. BZOJ4406 WC2016 论战捆竹竿

    Problem BZOJ Solution 显然是一个同余系最短路问题,转移方案就是所有|S|-border的长度,有 \(O(n)\) 种,暴力跑dijkstra的复杂度为 \(O(n^2\log ...

  9. Python数据类型解析(基础篇)

    Python语言的类型   数字类型   字符串类型   元组类型   列表类型   文件类型  字典类型     1.数字类型   Python有三种数字类型:整数,浮点数,复数 Python中的整 ...

  10. PHP 连接本地mysql

    <?php echo microtime(true); ?> <?php $servername = "localhost"; $username = " ...