machine-learning - 该神经网络有多少个隐藏层和总层数？

Question

我使用下面的代码使用 keras 构建了一个 MLP。

model_relu = Sequential()
model_relu.add(Dense(256, activation='relu', input_shape=(input_dim,), kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.062, seed=None)))
model_relu.add(Dense(128, activation='relu', kernel_initializer = RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.125, seed=None)) )
model_relu.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer = RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.07, seed=None)) ) 
model_relu.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))

model_relu.summary()

总结是

Model: "sequential_19"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_49 (Dense)             (None, 256)               200960    
_________________________________________________________________
dense_50 (Dense)             (None, 128)               32896     
_________________________________________________________________
dense_51 (Dense)             (None, 64)                8256      
_________________________________________________________________
dense_52 (Dense)             (None, 10)                650       

我想知道这个 MLP 有多少个隐藏层。我们应该将这个隐藏层的数量称为 3 还是 4？总层数是否为 5(输入 + 3 个隐藏层 + 1 个输出(softmax)？

Answer 1

您有 1 个包含 256 个神经元的输入层，2 个包含 128 和 64 个神经元的隐藏层，最后还有 1 个包含 10 个神经元的输出层神经元。