layers.dense

引用 全连接层是神经网络中的一种常见层类型，也被称为密集连接层。它的作用是将输入数据与所有神经元相连接，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。全连接层的输出由激活函数处理后得到。在Keras中，Dense函数用于实现全连接层。它具有多个参数，如units、activation、use_bias等。其中，units参数指定了输出空间的维度，activation参数指定了激活函数，use_bias参数指定是否使用偏置向量。其他参数用于设置权重矩阵的初始化器、正则化器和约束器等。通过调整参数，可以灵活地构建不同结构的全连接层。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [【Python-Keras】keras.layers.Dense层的解析与使用](https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/112212926)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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