丹斯是做什么的？

【问题标题】：What does Dense do?丹斯是做什么的？
【发布时间】：2017-10-01 00:06:42
【问题描述】：

这段代码中的两个Dense是什么意思？

self.model.add(Flatten())
self.model.add(Dense(512))
self.model.add(Activation('relu'))
self.model.add(Dropout(0.5))
self.model.add(Dense(10))
self.model.add(Activation('softmax'))
self.model.summary()

【问题讨论】：

标签： keras convolution keras-layer

【解决方案1】：

Dense 是该模型中唯一的实际网络层。

Dense 层将前一层的所有输出提供给它的所有神经元，每个神经元为下一层提供一个输出。

它是神经网络中最基本的层。

一个Dense(10) 有十个神经元。 Dense(512) 有 512 个神经元。

【讨论】：

【解决方案2】：

此外，dense 层应用了非线性变换：

f(W.X + b)

关于效果，如果 W 和 X 是 2D 张量 WX + b 是向量，f 是像 tanh 一样的元素非线性非线性，因此结果只是数字中大小的向量神经元

来自 keras 文档：

Dense 实现操作：output = activation(dot(input, kernel)

bias) 其中激活是作为激活参数传递的逐元素激活函数，内核是创建的权重矩阵由层创建，bias 是层创建的偏置向量（仅如果 use_bias 为 True，则适用）。

【讨论】：

在这种情况下，tf.keras.layers.DenseFeatures 是什么。 DenseFeatures 也适用非线性吗？