Keras.layers.dense詳解

一、基本介紹

Keras.layers.dense是Keras中最為基本的全連接層，也是最常用的層之一。在深度學習中，一般使用多個dense層組合實現神經網路模型的各種結構。

該層的基本形式為keras.layers.dense(units,activation)，其中units表示該層輸出的維度，activation表示激活函數。

from keras.layers import Input, Dense
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu')(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，激活函數為relu的全連接層。

二、輸入形狀

在使用dense層時，需要注意輸入形狀的設置，該層接收的是一個尺寸為(batch_size,input_dim)的2D張量。

下面是一個input_shape為(20,30)的例子。

from keras.layers import Input, Dense
input = Input(shape=(20,30))
dense = Dense(50, activation='relu')(input)

三、常用參數

1. units

units參數表示該層輸出的維度。

from keras.layers import Input, Dense
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu')(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點的全連接層。

2. activation

激活函數是深度學習中非常重要的一部分，它可以增強模型的非線性性質，也可以緩解梯度消失等問題。

Keras提供了許多常見的激活函數，例如sigmoid、tanh、relu等，也支持用戶自定義激活函數。

from keras.layers import Input, Dense
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu')(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，激活函數為relu的全連接層。

3. use_bias

use_bias是一個布爾值，表示該層是否使用偏置項。默認值為True。

from keras.layers import Input, Dense
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu', use_bias=False)(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，不帶偏置項的全連接層。

4. kernel_initializer

kernel_initializer是Dense層權重參數的初始化方法，有很多不同的初始化方法，例如RandomNormal、RandomUniform、glorot_uniform等。

from keras.layers import Input, Dense
from keras import initializers
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu', kernel_initializer=initializers.RandomNormal(stddev=0.01))(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，初始化方法為RandomNormal，標準差為0.01的全連接層。

5. bias_initializer

bias_initializer是Dense層偏置項的初始化方法，有很多不同的初始化方法，例如Zeros、Ones等。

from keras.layers import Input, Dense
from keras import initializers
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu', bias_initializer=initializers.Zeros())(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，初始化方法為Zeros的全連接層。

6. kernel_regularizer

kernel_regularizer是權重的正則化方法，正則化是防止過擬合的重要手段之一。常見的正則化方法有L1、L2正則化等。

from keras.layers import Input, Dense
from keras import regularizers
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01))(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，使用L2正則化方法，正則項係數為0.01的全連接層。

7. bias_regularizer

bias_regularizer是偏置項的正則化方法。

from keras.layers import Input, Dense
from keras import regularizers
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu', bias_regularizer=regularizers.l2(0.01))(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，使用L2正則化方法，正則項係數為0.01的全連接層。

8. activity_regularizer

activity_regularizer是激活值的正則化方法。

from keras.layers import Input, Dense
from keras import regularizers
input = Input(shape=(100,))
dense = Dense(50, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l2(0.01))(input)

上述代碼即構建了一個50輸出節點，使用L2正則化方法，正則項係數為0.01的全連接層。

四、總結

本文詳細介紹了keras.layers.dense中的各種參數與用法，希望能對讀者深入了解該層的實現原理和使用方法有所幫助。