Tensorflow笔记之 全连接层tf.kera.layers.Dense()参数含义及用法详解

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.Dense(
    units, 
    activation=None, 
    use_bias=True, 
    kernel_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros', 
    kernel_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None, 
    bias_constraint=None,
    **kwargs
)

1、units，第一个参数，输出的单元个数，此处应该是int型，与输出的N为tensor中最后一位相同，输出的output_shape = (batch_size ,units),输入的形状input_shape =(batch_size,input_dim),我们还是通过代码看看实际效果吧，

2、activation，第二个参数是激活函数，相当于对输出的结果经过一次激活函数的运算，得到新的值，也可以不选择激活函数，代码效果如下

3、剩下的参数，和卷积函数一样，可以参考我的另一篇文章，
https://blog.csdn.net/Zh_1999a/article/details/107526001