dense层和全连接层

时间: 2023-09-09 08:09:39 浏览: 158
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浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)

dense层和全连接层是指在神经网络中的一种层次结构。在TensorFlow中，可以使用tf.layers.dense函数来创建全连接层。 全连接层有两个主要的作用：一是将前一层的输出变为一维向量，这个过程称为Flatten层；二是将这个一维向量与权重相乘并加上偏置，然后通过激活函数进行非线性变换，得到最终的输出结果。全连接层通常用于将卷积层的输出转换成与任务相关的特征表示，最后用于分类、回归或其他预测任务。在一个典型的神经网络中，通常会有多个全连接层，每个全连接层的输出会作为下一层的输入。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [tensorflow 学习笔记（八）- 池化层（pooling)和全连接层(dense)](https://blog.csdn.net/m0_37167788/article/details/79072681)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [全连接层、卷积层](https://blog.csdn.net/weixin_41624572/article/details/103006032)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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在数据集中，按照4:1的比例分别组成训练集与测试集。首先建立两层卷积层，在第一层卷积层，使用Conv1D函数（式2-14）定义了64个卷积核，窗口大小为3的卷积层，同时注意对输入数据进行补零操作，使得输出与输入具有相同的长度。接着使用式2-7对卷积结果进行归一化，并使用式2-3对结果进行激活。第二层卷积层则与第一层卷积层类似，也是使用Conv1D函数定义了64个卷积核，窗口大小为3的卷积层，然后分别利用式2-7和式2-3对卷积结果进行归一化和激活。接着是残差块，使用Conv1D函数定义了两个卷积层，每个卷积层都有64个卷积核，窗口大小为3。在卷积层之后，使用式2-7对结果进行归一化，并使用ReLU激活函数进行激活。然后将第一个卷积层的输出和输入数据进行加和操作，得到残差块的输出。最后，使用ReLU激活函数对残差块的输出进行激活，并使用dropout来防止过拟合。在该模型中，使用了3个残差块进行堆叠。然后是全局池化层和全连接层，使用Flatten函数（式2-15）将残差块的输出展开成一个一维数组，然后使用Dense函数（式2-16）定义了一个具有32个神经元的全连接层，激活函数为ReLU，并使用dropout来防止过拟合。最后，再使用Dense函数定义了一个具有3个神经元的输出层，激活函数为线性函数，用于回归问题。缩写这段话

使用3个残差块进行堆叠，然后使用Flatten函数将残差块的输出展开成一个一维数组，使用Dense函数定义一个具有32个神经元的全连接层，激活函数为ReLU，并使用dropout防止过拟合，最后使用Dense函数定义一个具有3个神经...

def residual_network(inputs, dropout_rate=0.1): # 第一层卷积层 x = Conv1D(64, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 第二层卷积层 x = Conv1D(64, 3, padding="same")(x) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(64, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(64, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) x = Dropout(dropout_rate)(x) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dropout(dropout_rate)(x) x = Dense(3, activation="linear")(x) outputs = x return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 定义EarlyStopping回调函数 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1, mode='min') # 训练模型 history = model.fit(data[..., np.newaxis], data, epochs=100, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])画出流程图

[输入] -> [第一层卷积层] -> [批量归一化] -> [ReLU激活函数] -> [第二层卷积层] -> [批量归一化] -> [ReLU激活函数] -> [残差块] -> [残差块] -> [残差块] -> [残差块] -> [残差块] -> [全局池化层] -> [全连接层]...

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#网络模型构建 from keras import layers from keras import models #keras的序贯模型 model = models.Sequential() #卷积层，卷积核是3*3，激活函数relu model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3))) #最大池化层 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) #卷积层，卷积核2*2，激活函数relu model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) #最大池化层 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) #卷积层，卷积核是3*3，激活函数relu model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) #最大池化层 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) #卷积层，卷积核是3*3，激活函数relu model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) #最大池化层 model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) #flatten层，用于将多维的输入一维化，用于卷积层和全连接层的过渡 model.add(layers.Dropout(0.5)) #退出层 model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Flatten()) #全连接，激活函数relu model.add(layers.Dense(512, activation='relu')) #全连接，激活函数softmax model.add(layers.Dense(2, activation='softmax')) 选择最后一个卷积层提取 获取最后一个卷积层的输出作为特征

你的代码中没有给出获取最后一个卷积层输出的部分，可以在模型定义完之后，添加以下代码： last_conv_layer = model.get_layer('conv2d_3') last_conv_output = last_conv_layer.output ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(3, activation="linear")(x) outputs = x return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data, epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) predicted_data = np.squeeze(predicted_data) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)

3. 定义深度残差网络(residual_network)，包括一个卷积层(Conv1D)，五个残差块(Residual Block)，一个全局池化层(Flatten)和两个全连接层(Dense)。每个残差块包含两个卷积层(Conv1D)、两个批量归一化层(Batch...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)报错为

# 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 ...

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