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2024年6月13日发(作者：)

Keras的Dense层的参数包括以下几项：

1. **输入维度（input_dim）**：输入向量的大小，用于指定

数据中的特征数量。例如，对于一张图像，输入维度可能是三

个通道的像素值，即图像的三个RGB通道。

2. **输出维度（units）**：输出向量的大小，指定层中的神

经元数量。

3. **激活函数（activation）**：在神经网络中，激活函数是

将非线性变换应用于层的输出的函数。Keras dense层提供了

许多激活函数，如ReLU（默认）、sigmoid、tanh、softplus等。

通过使用不同的激活函数，可以改善模型的性能。

4. **正则化**：包括kernel_regularizer和

bias_regularizer，是用来防止过拟合的技术。

5. **使用偏置（use_bias）**：一个布尔值，表示该层是否使

用偏置向量。

6. **权重初始化器（kernel_initializer）**：用于初始化权

重矩阵的初始化器。

7. **偏置初始化器（bias_initializer）**：用于初始化偏置

向量的初始化器。

这些参数提供了对Dense层的强大控制，可以根据任务和数据

集的需要进行调整。

本文标签： 图像函数向量

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