密集层 Keras - Python

简介

密集层也称为全连接层，是神经网络中最基础的层之一。该层每个神经元与上一层的所有神经元相连接，并将它们的加权和输入到激活函数中。

Keras是一个高层次的神经网络API，密集层是其中的一种常用层。Keras中的密集层可以通过简单的API调用进行定义和构建。

示例

以下代码展示如何在Keras中定义一个含有两个密集层的神经网络：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义神经网络层
model = Sequential()
model.add(Dense(16, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 模型编译
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

该神经网络具有两个密集层，每个层分别有16个和8个神经元。第一层的输入形状为(10,)，表示一个由10个特征组成的向量。

参数

Dense层的常见参数如下：

• units：输出空间的维度，即该层神经元的个数。
• activation：该层的激活函数。
• use_bias：是否使用偏置向量。
• kernel_initializer：权重矩阵的初始化方法。
• bias_initializer：偏置向量的初始化方法。
• kernel_regularizer：权重矩阵的正则化方法。
• bias_regularizer：偏置向量的正则化方法。
• activity_regularizer：输出的正则化方法。

总结

Keras中的密集层是构建神经网络中的基本层之一。通过简单的API调用，用户可以很容易地定义和构建具有不同输入和输出形状、不同数量的神经元以及不同激活函数的密集层。