dense层用什么激活函数

在深度学习中，dense层（也称为全连接层）通常使用激活函数来引入非线性特性。常见的激活函数包括：

1. ReLU（Rectified Linear Unit）函数：f(x) = max(0, x)，它将负值变为零，保留正值。ReLU函数是最常用的激活函数之一，因为它简单且计算高效。

2. Sigmoid函数：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，它将输入值映射到0到1之间的连续输出。Sigmoid函数适用于二分类问题或需要将输出限制在特定范围内的情况。

3. Tanh函数：f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))，它将输入值映射到-1到1之间的连续输出。与Sigmoid函数类似，但是Tanh函数的输出范围更广。

4. LeakyReLU函数：f(x) = max(ax, x)，其中a是小于1的常数。LeakyReLU函数在负值部分引入一个小的斜率，以解决ReLU函数在负值区域可能出现的“神经元死亡”问题。

这只是一些常见的激活函数，实际上还有其他更多的激活函数可供选择，如ELU、SELU等。选择合适的激活函数取决于具体的任务和数据特征。

相关问题

keras dense层默认激活函数

在Keras中，Dense层是一种全连接层，是神经网络模型中常用的一种层。它将输入数据连接到输出数据的每个节点，每个节点都与上一层的每个节点连接。

在Keras中，Dense层的默认激活函数是线性激活函数。线性激活函数是一种简单的标识函数，它将输入的线性组合直接输出，没有任何非线性变换。它的数学表达式为f(x) = x。

线性激活函数的主要特点是不会引入非线性变换，因此它通常用于只需要进行线性变换的任务，如回归。线性激活函数能够保留输入数据的线性关系，但对于具有复杂非线性模式的问题，可能无法进行有效的建模。

在实际应用中，我们经常会使用其他非线性激活函数来增加模型的表达能力，如ReLU(Rectified Linear Unit)，Sigmoid，Tanh等。这些激活函数能够引入非线性变换，帮助神经网络对非线性关系进行学习和建模。

因此，如果需要使用其他的激活函数，可以在创建Dense层的时候通过指定activation参数来选择合适的激活函数。例如，如果想使用ReLU作为激活函数，可以设置activation='relu'；如果想使用Sigmoid作为激活函数，可以设置activation='sigmoid'。

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。