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我无法理解获取第一个隐藏层的输出形状背后的逻辑。我举了一些随意的例子如下;
示例 1:
model.add(Dense(units=4,activation='linear',input_shape=(784,)))
model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))
model.summary()
Model: "sequential_4"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_7 (Dense) (None, 4) 3140
_________________________________________________________________
dense_8 (Dense) (None, 10) 50
=================================================================
Total params: 3,190
Trainable params: 3,190
Non-trainable params: 0
model.add(Dense(units=4,activation='linear',input_shape=(784,1)))
model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))
model.summary()
Model: "sequential_6"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_11 (Dense) (None, 784, 4) 8
_________________________________________________________________
dense_12 (Dense) (None, 784, 10) 50
=================================================================
Total params: 58
Trainable params: 58
Non-trainable params: 0
model.add(Dense(units=4,activation='linear',input_shape=(32,28)))
model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))
model.summary()
Model: "sequential_8"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_15 (Dense) (None, 32, 4) 116
_________________________________________________________________
dense_16 (Dense) (None, 32, 10) 50
=================================================================
Total params: 166
Trainable params: 166
Non-trainable params: 0
model.add(Dense(units=4,activation='linear',input_shape=(32,28,1)))
model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))
model.summary()
Model: "sequential_9"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_17 (Dense) (None, 32, 28, 4) 8
_________________________________________________________________
dense_18 (Dense) (None, 32, 28, 10) 50
=================================================================
Total params: 58
Trainable params: 58
Non-trainable params: 0
input_shape=(784,)
和
input_shape=(784,1)
是一样的那为什么他们的
Output Shape
不同的?
最佳答案
根据 Keras 的官方文档,对于 Dense 层,当您输入为 input_shape=(input_units,)
时模态作为形状的输入数组 (*, input_units)
并输出形状为 (*, output_units)
的数组[在你的情况下 input_shape=(784,)
被视为 input shape=(*, 784)
和输出是 output_shape=(*,4)
]
通常对于 (batch_size, ..., input_dim)
的输入维度,模态给出大小 (batch_size, ..., units)
的输出.
所以当你输入 input_shape=(784,)
模态作为形状的输入数组 (*, 784)
, 其中 *
是批量大小和 784
作为 input_dim,输出形状为 (*, 4)
.
当输入为 (784,1)
,模态将其视为 (*, 784, 1)
哪里*
是批量大小,784
是 ...
和 1
是 input_dim => (batch_size, ..., input_dim)
并输出为 (*, 784, 4)
=> (batch_size, ..., units)
.input_shape=(32,28)=>(*,32,28)
也是如此, 给出输出 (*,32,4)
和输入 input_shape=(32,28,1)=>(*,32,28,1)
又在哪里*
是批量大小,32,28
是 ...
和 1
是 input_dim => (batch_size, ..., input_dim)
None 是什么意思,请查看 What is the meaning of the "None" in model.summary of KERAS?
关于python - Keras 密集层输出形状,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61560888/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!