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在Keras中创建Sequential模型时,我知道您在第一层中提供了输入形状.这个输入形状是否构成隐式输入层？

例如,下面的模型明确指定了2个Dense图层,但这实际上是一个模型,其中3个图层由输入形状隐含的一个输入图层组成,一个隐藏的密集图层包含32个神经元,然后一个输出图层包含10个可能的输出？

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax'),
])