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'。

相关问题

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。

keras.layers.Dense默认参数

Keras.layers.Dense 的默认参数如下：

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`：输出的神经元个数，必须提供。
- `activation`：激活函数，默认为线性（即不使用激活函数）。
- `use_bias`：是否使用偏置项，即是否加上 $b$。默认为 True。
- `kernel_initializer`：权重矩阵的初始化器，默认为 “glorot_uniform”。
- `bias_initializer`：偏置项的初始化器，默认为 “zeros”。
- `kernel_regularizer`：权重矩阵的正则化方法，默认为 None。
- `bias_regularizer`：偏置项的正则化方法，默认为 None。
- `activity_regularizer`：输出的正则化方法，默认为 None。
- `kernel_constraint`：权重矩阵的约束函数，默认为 None。
- `bias_constraint`：偏置项的约束函数，默认为 None。