Warstwy wyjściowe
Warstwy wyjściowe to po prostu warstwy gęste! Służą do zmniejszenia wymiaru danych wejściowych do wymiaru danych wyjściowych. Więcej o wymiarach wyjściowych dowiesz się w rozdziale 4, ale na razie zawsze będziesz używać jednego wyjścia w swoich sieciach neuronowych – odpowiada to Dense(1), czyli warstwie gęstej z jedną jednostką.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Zaawansowane uczenie głębokie z Keras
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaimportuj funkcje
InputiDensezkeras.layers. - Utwórz warstwę wejściową o kształcie 1.
- Utwórz warstwę gęstą z 1 jednostką i przekaż do niej bezpośrednio
input_tensor.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Load layers
____
# Input layer
input_tensor = ____(shape=(____,))
# Create a dense layer and connect the dense layer to the input_tensor in one step
# Note that we did this in 2 steps in the previous exercise, but are doing it in one step now
output_tensor = ____(____)(____)