使用 keras 功能 api 可以编写如下内容：
x = Activation('relu')(x)
x = Dense(8, activation='softmax')(x)
我的问题是 Activation() 函数是否是一个单独的层（相当于 Dense(128, activation='relu') 或者如果不是......为什么以及何时使用这个符号？
激活（）层的Keras功能api解释？
数据挖掘
喀拉斯
2021-10-10 22:57:22
1个回答
如文档中所述，keras 中的激活层等效于具有相同激活作为参数传递的密集层。
这将是等效的
x = Dense(64)(x)
x = Activation('relu')(x)
相当于
x = Dense(8, activation='relu')(x)
根据您的示例，如果将激活层用作层，这将充当前一层输出的转换。
正如您在模型中看到的
inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(32, activation='tanh')(inputs)
x = Activation('relu')(x)
predictions = Dense(8, activation='softmax')(x)
第一层的输出是具有 tanh 函数的密集连接层的结果。然后这些输出将分别由一个 relu 函数转换。您可以看到这只是一种转换，并且没有引入任何新的模型参数
model.summary()
