9 Keras深入 層概述

【分類】：

常用層：全連線層，啟用層，droupout層，

flaten，reshape，permute，repeatvector，lambda，activityregularizer，masking 層等

卷積層、池化層

區域性連線層

迴圈層

嵌入層

融合層

高階啟用層

規範層

雜訊層

包裝器

【共性】：

所有的keras層物件都有如下方法：

#層重構方法1

1 layer = dense(32) #建立乙個層

2 config =layer.get_config() #獲得層配置資訊
3 reconstructed_layer = dense.from_config(config) #重建層

#層重構方法2

1

from keras import
layers
23 config =layer.get_config()
4 layer = layers.deserialize()

如果層僅有乙個計算節點（即該層不是共享層），則可以通過下列方法獲得輸入張量、輸出張量、輸入資料的形狀和輸出資料的形狀：

如果該層有多個計算節點（參考層計算節點和共享層）。可以使用下面的方法

keras 9 啟用函式 Activations

softmax elu 指數線性單元 selu 可伸縮的指數線性單元 softplus log exp x 1 softsign x abs x 1 relu cs231n推薦 tanh sigmoid hard sigmoid linear 線性啟用函式，即不做任何改變 對於theano tens...

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