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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。
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