python - 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)

这只是具有单个节点的单层吗？

或者它实际上是一组只有一个节点的层(输入层、隐藏层、输出层)？我的网络似乎只用了 1 层就可以正常工作，所以我对设置很好奇。

因此，下面的设置是否有 2 个隐藏层(layer1 和 layer2 都是隐藏层)？或者实际上只有 1 个(只是 第 1 层)？

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

tf_x 是我的输入特征张量。

Answer 1

tf.layers.dense 向您的网络添加一个层。第二个参数是该层的神经元/节点数。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)

My network seemed to work properly with just 1 layer, so I was curious about the setup.

这是可能的，对于某些任务，您将在没有隐藏层的情况下获得不错的结果。