🌟Tensorflow笔记.tf.layers.dense的用法 📊

发布时间：2025-03-23 15:11:41来源：

在深度学习中，`tf.layers.dense` 是构建全连接层（也叫密集层）的重要工具之一。它帮助我们轻松实现神经网络中的线性变换和激活函数应用。简单来说，`dense` 就是将输入数据通过权重矩阵进行线性映射，并加上偏置项，再传递给激活函数。

使用方法如下：

```python

import tensorflow as tf

定义输入张量

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim])

添加一个全连接层

hidden_layer = tf.layers.dense(inputs=input_tensor, units=64, activation=tf.nn.relu)

```

这里 `units=64` 表示输出维度为64，而 `activation=tf.nn.relu` 则指定了ReLU作为激活函数。此外，`dense` 还支持多种参数设置，比如正则化（如L2正则）、dropout等，以增强模型泛化能力。

通过这种方式，我们可以快速搭建复杂的神经网络结构！✨

深度学习 Tensorflow 机器学习

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