Keras Dense Layer가 차원성을 보존하는 이유는 무엇입니까?

Keras Dense Layer 입력 모양 수수께끼

이 질문은 Keras 문서와 Dense 레이어 동작 사이의 명백한 모순을 탐구합니다. 문서에는 Dense 레이어가 커널과 함께 내적을 적용하기 전에 입력을 평면화한다고 명시되어 있습니다. 그러나 제공된 코드 조각에서 알 수 있듯이 Dense 레이어의 출력 모양은 평면화되지 않은 것 같습니다.

동작 이해

이 불일치를 해결하는 열쇠 Keras에서 Dense 레이어가 어떻게 적용되는지 이해하는 데 있습니다. 문서와 달리 Dense 레이어는 실제로 입력 텐서의 마지막 축에서 작동합니다. 따라서 예제 코드 조각에서는 (2,3) 입력 텐서의 각 열에 Dense 레이어가 적용되어 (2, 4)의 출력 형태가 생성됩니다.

의미 및 측면 참고

이 동작은 중요한 의미를 갖습니다.

• TimeDistributed(Dense(...)) 및 Dense(...) 동등성: TimeDistributed (Dense(...)) 및 Dense(...)는 이제 입력 텐서의 마지막 축에 Dense 레이어를 적용하므로 동일합니다.
• 공유 가중치 효과: Dense 레이어의 각 단위는 동일한 가중치를 가진 입력의 마지막 차원에 있는 모든 요소에 연결되므로 평면화에 비해 매개변수 수가 적습니다.

시각적 일러스트레이션

다음 시각적 그림은 Dense 레이어의 동작을 명확하게 보여줍니다.

[(2,3) 모양의 텐서와 마지막 축에 4개의 단위가 적용된 Dense 레이어의 이미지]

Dense 레이어의 각 유닛은 동일한 가중치 세트를 가진 입력 텐서 열의 모든 요소에 연결됩니다. 결과는 (2, 4) 형태의 출력 텐서입니다.

위 내용은 Keras Dense Layer가 차원성을 보존하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!