Pus*_*dev 19 python machine-learning neural-network deep-learning keras
我想知道Keras中激活层和密集层之间的区别是什么.
由于激活层似乎是一个完全连接的层,而Dense有一个参数来传递激活函数,最佳做法是什么？
让我们想象一个像这样的虚构网络:输入 - >密集 - >辍学 - >最后一层最后一层应该是:密集(激活= softmax)还是激活(softmax)？什么是最干净的,为什么？
感谢大家!
Mar*_*jko 31
使用Dense(activation=softmax)在计算上等同于先添加Dense然后添加Activation(softmax).但是,第二种方法有一个优点 - 您可以从这样定义的模型中检索最后一层(激活之前)的输出.在第一种方法中 - 这是不可能的.
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