tf.keras.layers.Den()函数

更新时间:2023-06-23 22:25:16 阅读: 评论:0

tf.keras.layers.Den()函数
介绍
Den实现了这个操作:output = activation(dot(input, kernel) + bias),其中activation是作为激活参数传递的元素级激活函数,kernel 是由层创建的权重矩阵,bias是由层创建的偏差向量(仅当u_bias为True时适⽤)。
fine是什么意思另外,层属性调⽤⼀次后不能修改(可训练属性除外)。
⽤法
invoketf.keras.layers.Den(
units,
bbn
activation=None,
u_bias=True,
kernel_initializer='glorot_uniform',celebrated
bias_initializer='zeros',
红宝书是什么
kernel_regularizer=None,
bias_regularizer=None,
activity_regularizer=None,
kernel_constraint=None,
bias_constraint=None,
考研数学参考书**kwargshuiguo
)
参数含义
vmi
参数名称具体含义
units正整数,输出空间的维数。
activation使⽤的激活函数。如果不指定任何东西,则不应⽤任何激活(即“线性”激活:a(x) = x)。
u_bias布尔值,表⽰该层是否使⽤偏置向量。
alphabet letters
transferkernel_initializer卷积核的初始化器
bias_initializer偏置项的初始化器
kernel_regularizer卷积核的正则化函数
bias_regularizer偏置项的正则化函数
activity_regularizer输出层的正则化函数
kernel_constraint权重矩阵的约束函数
bias_constraint偏置项的约束函数
输⼊、输出
输⼊:N维的张量:(batch_size,…input_dim)。最常见的情况是(batch_size, input_dim)的2维输⼊。
输出:N维的张量:(batch_size,…,units)。例如,对于(batch_size, input_dim)的2维输⼊,输出将是(batch_size, units)的2维张量。

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