Zacznij terazZacznij za darmo

Warstwy gęste

Po dodaniu warstwy wejściowej kolejnym krokiem jest dodanie warstwy Dense (warstwy gęstej).

Warstwy gęste uczą się macierzy wag, gdzie pierwszy wymiar macierzy odpowiada wymiarowi danych wejściowych, a drugi – wymiarowi danych wyjściowych. Twoja warstwa wejściowa ma kształt 1. W tym przypadku warstwa wyjściowa również będzie miała kształt 1, co oznacza, że warstwa Dense nauczy się macierzy wag o rozmiarze 1x1.

W tym ćwiczeniu dodasz warstwę gęstą do modelu, po warstwie wejściowej.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Zaawansowane uczenie głębokie z Keras

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj funkcję warstwy Dense z keras.layers.
  • Utwórz warstwę Dense z 1 jednostką.
  • Przekaż input_tensor do output_layer().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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(____)
Edytuj i uruchom kod