Keras 密集層輸出形狀難題
在 Keras 中，密集層早已被記錄在應用點積之前壓平其輸入內核。然而，最近的行為表明情況並非如此。
問題：
如下面的測試程式碼所示，密集層的輸出維護輸入張量的最後一個軸：
輸出：
答案：
與文件相反，Dense 層不會展平輸入。相反，它沿著最後一個軸獨立地應用其操作。因此，給定形狀為 (n_dim1, n_dim2, ..., n_dimk) 的輸入，輸出形狀變為 (n_dim1, n_dim2, ..., m)，其中 m 是密集層中的單元數。
意思：
此行為使得 TimeDistributed(Dense(...)) 和 Dense(...) 在功能上等效。此外，由於權重在最後一個軸上共享，因此具有輸入形狀 (n_dim1, n_dim2, ..., n_dimk) 的密集層只有 m * n_dimk m （每單位的偏差參數）可訓練參數。
視覺插圖：
[將密集層應用於多維輸入的神經網路影像]
此插圖描述如何獨立應用密集層的操作沿著輸入張量的最後一個軸。
以上是Keras 密集層何時壓平輸入？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
