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 )

各參數含義：

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• inputs: 輸入數據，2維tensor.
• units: 該層的神經單元結點數。
• activation: 激活函數.
• use_bias: Boolean型，是否使用偏置項.
• kernel_initializer: 卷積核的初始化器.
• bias_initializer: 偏置項的初始化器，默認初始化為0.
• kernel_regularizer: 卷積核化的正則化，可選.
• bias_regularizer: 偏置項的正則化，可選.
• activity_regularizer: 輸出的正則化函數.
• trainable: Boolean型，表明該層的參數是否參與訓練。如果為真則變量加入到圖集合中?GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES?(see?tf.Variable).
• name: 層的名字.
• reuse: Boolean型, 是否重復使用參數.

如：

?

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

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的tf.layers.dense的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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