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  • tf.keras.layers.Dense 全连接层

    万次阅读 2018-09-08 15:12:15
    self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=1, kernel_initializer=tf.zeros_initializer(), bias_initializer=tf.zeros_initializer()) units: Positive integer, dimensionality of the output space. ...
    self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=1, kernel_initializer=tf.zeros_initializer(),
    bias_initializer=tf.zeros_initializer())
    

    units: Positive integer, dimensionality of the output space.
    activation: Activation function to use. If you don’t specify anything, no activation is applied (ie. “linear” activation: a(x) = x).
    use_bias: Boolean, whether the layer uses a bias vector.
    kernel_initializer: Initializer for the kernel weights matrix.
    bias_initializer: Initializer for the bias vector.

    这个全连接层封装了output = activation(tf.matmul(input, kernel) + bias)
    这一线性变换+激活函数的计算操作,以及 kernel 和 bias 两个变量。当不指定激活函数时(即 activation(x) = x ),这个全连接
    层就等价于我们上述的线性变换。
    值得一提的是,全连接层可能是我们编写模型时使用最频繁的层。

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  • LSTM模型怎样增加Dense全连接

    千次阅读 2020-04-02 11:08:24
    LSTM模型后增加Dense全连接层的作用是什么? (Dense就是常用的全连接层) self.dense = torch.nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, 1024), nn.ReLU(), #nn.Tanh() nn.Linear(10...

    「公开课干货分享」LSTM长短期记忆神经网络的学习与实现

     

     

    1 什么是LSTM?

    长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现


    用LSTM提取时序特征的优越性  VS  传统的特征提取:HOG, LBP

     

     

    2 LSTM模型增加Dense全连接层

    (Dense就是常用的全连接层)

    
    self.dense = torch.nn.Sequential(
                nn.Linear(hidden_dim, 1024),
                nn.ReLU(),                      #nn.Tanh()
                nn.Linear(1024, 512),
                nn.ReLU(),                      #nn.Tanh()
                nn.Linear(512, 128),
                nn.ReLU(),
            )
    
    
    

     

     

    3 LSTM 相关的知识点

     

     

     

     


    LSTM主要用于处理变长序列,就是说输入的长度是可变的。而全连接层的输入长度是固定的。
    by 永仁永仁


    LSTM用于特征提取,FC用于分类。FC的作用是连接特征值跟loss function。除了FC,也可以考虑SVM进行分类。用FC的目的主要是考虑back propgation的连续性。
    by 咸菜坛子


    lstm和cnn都是部分连接共享参数,全连接是全部连接。

     


     

     

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  • 全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py....1. 全连接层 tf.layers.dense dense(  inputs,  units,  activation=None,  use_bias=True,  kernel_initializer=None,  bias_initializer=tf.zer...

    全连接dense层定义在 tensorflow/python/layers/core.py.

    1. 全连接层 tf.layers.dense

    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
    )
    


    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:

    #全连接层
    dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu)
    dense2= tf.layers.dense(inputs=dense1, units=512, activation=tf.nn.relu)
    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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  • ROIPooling的作用,就是resize到统一尺寸,这样才能利用预训练的全连接层参数,大多是7*7大小, 这是因为全链接层需要固定的输入尺寸.那么为什么需要固定尺寸呢? 全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全...

    在这里插入图片描述
    ROIPooling的作用,就是resize到统一尺寸,这样才能利用预训练的全连接层参数,大多是7*7大小,

    这是因为全链接层需要固定的输入尺寸.那么为什么需要固定尺寸呢?

    全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全连接层权值矩阵进行内积

    以vgg16,51277的特征输入为例,紧接着两个全连接层。

    如果是caffe,这个特征图进入全连接层之后就会被flatten成一个25088维的向量,同时这个全连接层会初始化一个25088*4096的权值矩阵,这两个进行矩阵乘积运算,最后输出一个4096的一维向量。

    [1,51277] * [51277,4096]=[1,4096]
    你看这里就知道为什么要固定77了,后面全连接层的参数维度是固定的,5127*7是不能改变的,不然维度对应不上。

    换言之:全连接的参数是随前层大小的变化而变的,如果输入图片大小不一样,那么全连接层之前的feature map也不一样,那全连接层的参数数量就不能确定, 所以必须实现固定输入图像的大小。

    作用:
    多个全连接层相接,是因为添加非线性。一个全连接层中一个神经元相当于一个多项式。

    如果全连接层宽度不变,增加长度:

    优点:神经元个数增加,模型复杂度提升;全连接层数加深,模型非线性表达能力提高。理论上都可以提高模型的学习能力。

    如果全连接层长度不变,增加宽度:

    优点:神经元个数增加,模型复杂度提升。理论上可以提高模型的学习能力。

    难度长度和宽度都是越多越好?

    肯定不是

    (1)缺点:学习能力太好容易造成过拟合。

    (2)缺点:运算时间增加,效率变低。

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  • 4. tensorflow之全连接层(dense)

    万次阅读 2017-10-16 19:53:59
    tensorflow之全连接层(dense)
  • dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=...
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  • 转文章原地址: ...最近在用TensorFlow实现CNN网络时用到了全连接层,在网上看了很多有关全连接层实现的代码,发现...而TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense(),但是官方文档中并没有解释其详细原理。网上有...
  • tf.keras.layers.Dense( units, # 正整数,输出空间的维数 activation=None, # 激活函数,不指定则没有 use_bias=True, # 布尔值,是否使用偏移向量 kernel_initializer='glorot_uniform', # 核权重矩阵的...
  • 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_...
  • 深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, ...
  • CNN卷积神经网络是怎么衔接到全连接dense层的欢迎使用Markdown编辑器2维卷积中采用和feature maps尺寸一样的卷积核1维卷积在输入数据维度确定时的一种方法1维卷积在输入数据时间维度不确定时的一种方法2维卷积在输入...
  • 想了解Dense()全连接层函数的参数意义和用法,首先来一段官方文档,这是tf.keras.layers.Dense()函数的参数,这么多参数需要逐个去理解它的用法,我们先理解每个函数的含义,然后通过代码验证: tf.keras.layers...
  • 5.3 全连接层深度学习发展基础全连接层多层全连接层 深度学习发展基础 大数据 激活函数 DropOut BatchNorm ResNet 初始化 深度学习框架 caffe/Pytorch/tensorflow 计算能力 (显卡) … 全连接层 x = tf.random....
  • 使用者设置一个dense, 可以指定各个参数,每个参数对应功能,初学者大部分可以使用None,也就是不指定, dense可以完成的创建于点积也就是计算过程,通过激活函数向下输出指定的output结构, 如果不指定激活...

空空如也

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