Полносвязные слои
После добавления входного слоя следующий шаг — добавить слой Dense (полносвязный слой).
Полносвязные слои обучают матрицу весов: первое измерение матрицы соответствует размерности входных данных, второе — размерности выходных данных. Напомним, что ваш входной слой имеет форму 1. В этом случае выходной слой также будет иметь форму 1. Это означает, что слой Dense обучит матрицу весов размером 1×1.
В этом упражнении вы добавите полносвязный слой в модель — после входного слоя.
Это упражнение является частью курса
Продвинутое глубокое обучение с Keras
Инструкции к упражнению
- Импортируйте функцию слоя
Denseизkeras.layers. - Создайте слой Dense с 1 нейроном.
- Передайте
input_tensorвoutput_layer().
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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(____)