tf.layers.dense

tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None,activity_regularizer=None, trainable=True, name=None, reuse=None )

各参数含义：

 

• 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.

如：

 

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

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的tf.layers.dense的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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