tf.layers.dense是单层吗？

Question

如果我只使用这样的单层:

layer = tf.layers.dense(tf_x, 1, tf.nn.relu)

这只是一个单一节点的层吗？

或者它实际上是一组具有1个节点的层(输入,隐藏,输出)？我的网络似乎只用了一层就可以正常工作,所以我很好奇这个设置.

因此,下面的设置是否有2个隐藏层(是layer1和layer2这两个隐藏层)？或者实际上只有1(只layer 1)？

layer1 = tf.layers.dense(tf_x, 10, tf.nn.relu)
layer2 = tf.layers.dense(layer1, 1, tf.nn.relu)

tf_x 是我的输入功能张量.

Answer 1

tf.layers.dense为您的网络添加单个图层.第二个参数是层的神经元/节点的数量.例如:

# no hidden layers, dimension output layer = 1
output = tf.layers.dense(tf_x, 1, tf.nn.relu)

# one hidden layer, dimension hidden layer = 10,  dimension output layer = 1
hidden = tf.layers.dense(tf_x, 10, tf.nn.relu)
output = tf.layers.dense(hidden, 1, tf.nn.relu)

我的网络似乎只用了一层就可以正常工作,所以我很好奇这个设置.

这是可能的,对于某些任务,你将获得不错的结果,没有隐藏的层.