Tensorflow中dense（全连接层）各项参数

女爷i 2022-12-08 05:57 198阅读 0赞

全连接层 tf.layers.dense

**inputs**: 输入数据，2维tensor.   
**units**: 该层的神经单元结点数。   
**activation**: 激活函数.   
**use\_bias**: Boolean型，是否使用偏置项.   
**kernel\_initializer**: 卷积核的初始化器.   
**bias\_initializer**: 偏置项的初始化器，默认初始化为0.   
**kernel\_regularizer**: 卷积核化的正则化，可选.   
**bias\_regularizer**: 偏置项的正则化，可选.   
**activity\_regularizer**: 输出的正则化函数.   
**trainable**: Boolean型，表明该层的参数是否参与训练。如果为真则变量加入到图集合中 GraphKeys.TRAINABLE\_VARIABLES (see tf.Variable).   
**name**: 层的名字.   
**reuse**: Boolean型, 是否重复使用参数.

全连接层执行操作 *outputs = activation(inputs.kernel+bias) *如果执行结果不想进行激活操作，则设置activation=None

例如：

1.  `#全连接层`
2.  `dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu)`
3.  `dense2= tf.layers.dense(inputs=dense1, units=512, activation=tf.nn.relu)`
4.  `logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, units=10, activation=None)`

也可以对全连接层的参数进行正则化约束：

dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))

\---------------------   
原文：https://blog.csdn.net/m0\_37167788/article/details/79072681

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