Dense层的输入参数要求是

Dense层是Keras中最基本的层之一，用于实现全连接神经网络。它的输入参数如下：

tf.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)

其中：

- `units`: 输出空间的维度，即神经元的个数。
- `activation`: 激活函数，默认为无激活函数。
- `use_bias`: 是否使用偏置项，默认为使用。
- `kernel_initializer`: 权重矩阵的初始化函数，默认为Glorot均匀分布初始化。
- `bias_initializer`: 偏置向量的初始化函数，默认为零初始化。
- `kernel_regularizer`: 权重矩阵的正则化方法，默认为无正则化。
- `bias_regularizer`: 偏置向量的正则化方法，默认为无正则化。
- `activity_regularizer`: 输出的正则化方法，默认为无正则化。
- `kernel_constraint`: 权重矩阵的约束函数，默认为无约束。
- `bias_constraint`: 偏置向量的约束函数，默认为无约束。

需要注意的是，Dense层的输入必须是一个二维张量，第一维表示样本的数量，第二维表示特征的数量。如果输入是一个三维张量，则需要先通过Flatten层将其展平为二维张量。