keras dense層是什么意思？密度是一種常用的全連接層，其操作是輸出=激活（點(diǎn)（輸入，內(nèi)核）偏置）。其中activation是逐元素計(jì)算的激活函數(shù)，kernel是該層的權(quán)重矩陣，bias是偏差向

keras dense層是什么意思？

密度是一種常用的全連接層，其操作是輸出=激活（點(diǎn)（輸入，內(nèi)核）偏置）。其中activation是逐元素計(jì)算的激活函數(shù)，kernel是該層的權(quán)重矩陣，bias是偏差向量ubias=true。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么最后接一個(gè)全連接層？

在基本的CNN網(wǎng)絡(luò)中，全連接層的作用是將圖像特征圖中的特征通過多個(gè)卷積層和池化層進(jìn)行融合，得到圖像特征的高層含義，然后用它進(jìn)行圖像分類。

在CNN網(wǎng)絡(luò)中，完全連接層將卷積層生成的特征映射映射到具有固定長度的特征向量（通常是輸入圖像數(shù)據(jù)集中的圖像類別數(shù)）。特征向量包含輸入圖像中所有特征的組合信息。該特征向量雖然丟失了圖像的位置信息，但保留了圖像中最具特征的特征，完成了圖像分類的任務(wù)。從圖像分類任務(wù)的角度來看，計(jì)算機(jī)只需確定圖像的內(nèi)容，計(jì)算輸入圖像的具體類別值（類別概率），輸出最有可能的類別即可完成分類任務(wù)。

為什么在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中全連接層4096維特征向量？

通常，為了優(yōu)化計(jì)算，尺寸通常取為2的指標(biāo)。

在后續(xù)計(jì)算全連接層的損耗時(shí)，總共應(yīng)該有幾千個(gè)類別，所以前一層應(yīng)該是1000個(gè)，所以一般是102420484096，以此類推。通過對數(shù)據(jù)集的測試，可以得到一個(gè)較好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)