Dense レイヤー
Input レイヤーを用意したら、次のステップは Dense レイヤーを追加することです。
Dense レイヤーは重み行列を学習します。行列の第1次元は入力データの次元、第2次元は出力データの次元です。今回の Input レイヤーの形状は 1 でした。この場合、出力レイヤーの形状も 1 になります。つまり、この Dense レイヤーは 1×1 の重み行列を学習します。
この演習では、入力レイヤーの後に Dense レイヤーをモデルへ追加します。
この演習はコースの一部です
Keras で学ぶ高度な Deep Learning
演習の手順
keras.layersからDenseレイヤー関数をインポートします。- ユニット数 1 の Dense レイヤーを作成します。
input_tensorをoutput_layer()に渡します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Load layers
from tensorflow.keras.layers import Input, ____
# Input layer
input_tensor = Input(shape=(1,))
# Dense layer
output_layer = ____
# Connect the dense layer to the input_tensor
output_tensor = output_layer(____)