??tf.keras.layers.Dense()的用法 ??
發布時間：2025-03-23 13:40:24來源：
在深度學習的世界里，`tf.keras.layers.Dense()` 是構建神經網絡時最常用的層之一。它是一種全連接層，意味著每個輸入節點都會與輸出節點相連，形成密集的連接模式。簡單來說，它就像一個強大的“信息處理器”，能夠從數據中提取復雜的特征。
創建一個 Dense 層非常簡單：
```python
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')
```
這里的 `units=64` 表示該層有 64 個神經元，而 `activation='relu'` 則定義了激活函數為 ReLU（Rectified Linear Unit）。ReLU 的作用是讓模型更加高效地學習非線性關系。
Dense 層通常用于搭建隱藏層或輸出層。例如，在分類任務中，我們可以將最后一層設置為 `softmax` 激活函數，幫助模型預測不同類別的概率分布：
```python
output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')
```
通過調整參數如 `units` 和 `activation`，你可以靈活地適應各種任務需求。無論是圖像分類、文本分析還是語音識別，Dense 層都是你的得力助手！???
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