Keras中文文档学习笔记3

一 常用层
1 Dense层：全连接层

model.add(Dense(32, input_shape=(16,))) #输入的数组形状为(*,16),输出为(*,32)
#除了第一层以外不用指定输入形状

除了上述参数，一般还要指定激活函数，有无偏置

2 Activation层：激活层
对一个层的输出施加激活函数。

3 Dropout层
每次更新参数按一定的概率随机断开输入神经元，用于防止过拟合

Dropout(rate,noise_shape=None,seed=None)

4 Flatten层

model.add(Flatten()) # 将输入压平，把多维的输入一维化，用在从卷积层到全连接层的过渡。

5 Reshape层

Reshape(target_shape) #输入目标的shape
Reshape((3,4),input_shape=(12))) #当使用该层作为模型的首层时，需要指定input_shape参数

6 Permute层

Permute(dims) #对输入的维度按照给定模式进行重排

7 Lambda层

Lambda(function, output_shape=none,mask=none,arguments=none)
#对上一层输出施加theano/tensorflow表达式
#function里为要实现的函数，该函数仅接受一个变量，即上一层的输出。