全连接层
一旦有了 Input 层，下一步就是添加一个 Dense（全连接）层。
Dense 层会学习一个权重矩阵。该矩阵的第一维与输入数据的维度相同，第二维与输出数据的维度相同。回顾一下，您的 Input 层的形状是 1。在本例中，输出层的形状也将是 1。这意味着 Dense 层将学习一个 1x1 的权重矩阵。
在本练习中，您将在输入层之后为模型添加一个全连接层。
本练习是课程的一部分
使用 Keras 的高级深度学习
练习说明
- 从
keras.layers导入Dense层函数。 - 创建一个具有 1 个单元的 Dense 层。
- 将
input_tensor传递给output_layer()。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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(____)