tf.keras.layers.Dense激活函数

tf.keras.layers.Dense 的激活函数可以通过设置参数 activation 来指定。默认情况下，它没有激活函数，即线性激活函数。常用的激活函数包括：

- 'relu'：使用 ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数。
- 'sigmoid'：使用 sigmoid 激活函数。
- 'tanh'：使用双曲正切激活函数。
- 'softmax'：用于多分类问题的 softmax 激活函数。

你可以通过在创建 Dense 层时设置 activation 参数来选择适合你任务的激活函数。例如：

model.add(tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'))

这将在 Dense 层中使用 ReLU 激活函数。

相关问题

解释这段代码的意思：model = tf.keras.models.Sequential([ # 归一化，将像素值处理成0到1之间的值 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255, input_shape=IMG_SHAPE), # 卷积层，32个输出通道，3*3的卷积核，激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), # 池化层，特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # Dropout层 tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 卷积层，64个输出通道，3*3的卷积核，激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 池化层，特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # 将二维的特征图拉直 tf.keras.layers.Flatten(), # 128个神经元的全连接层 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # 输出层，对应数据集具体的类别数目 tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax') ])

这段代码定义了一个基于Sequential模型的CNN（卷积神经网络）模型。该模型包括以下层：
- Rescaling层：将像素值归一化到0到1之间的范围。
- Conv2D层：32个输出通道，使用3x3的卷积核进行卷积操作，并使用relu激活函数。
- MaxPooling2D层：特征图大小减半，用于降低模型的计算复杂度。
- Dropout层：对输入进行随机失活，用于防止过度拟合。
- Conv2D层：64个输出通道，使用3x3的卷积核进行卷积操作，并使用relu激活函数。
- MaxPooling2D层：特征图大小减半，用于降低模型的计算复杂度。
- Flatten层：将二维的特征图拉直为一维向量。
- Dense层：128个神经元的全连接层，使用relu激活函数。
- Dense层：输出层，对应数据集具体的类别数目，使用softmax激活函数。

该模型用于对图像进行分类，输入的图像大小为IMG_SHAPE。其中，第一层Rescaling层对图像进行了预处理，将像素值归一化。接下来是两个卷积层和池化层的组合，用于提取图像的特征。最后是一些全连接层和输出层，用于对图像进行分类。

vocab_size = 10000 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 64), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)]) model.summary()

这段代码定义了一个基于嵌入层和双向LSTM的文本分类模型。具体来说：

- `vocab_size` 表示词汇表的大小，即模型将考虑的不同单词的数量。
- `Embedding` 层将输入的单词序列编码为密集向量表示，其维度为 64。
- `Bidirectional` 层将 LSTM 层包装在两个方向上，以便在处理时同时考虑过去和未来的单词。
- `LSTM` 层将嵌入的单词序列转换为更高级别的表示，其大小也为 64。
- `Dense` 层接受 LSTM 层的输出，并通过一个具有 64 个隐藏单元的 ReLU 激活函数进行处理。
- 最后一个 `Dense` 层使用 sigmoid 激活函数将模型的输出映射到一个介于 0 和 1 之间的概率值，用于二元分类问题。

`model.summary()` 方法用于打印模型结构的摘要信息，包括每一层的名称、输出形状和参数数量等。