tf.contrib.layers.fully_connected

Добавляет полносвязный слой.

tf.contrib.layers.fully_connected(
    inputs, num_outputs, activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None,
    normalizer_params=None, weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),
    weights_regularizer=None, biases_initializer=tf.zeros_initializer(),
    biases_regularizer=None, reuse=None, variables_collections=None,
    outputs_collections=None, trainable=True, scope=None
)

fully_connected создаёт переменную, называемую weights, представляющую матрицу весов для полносвязанного слоя, которая умножается на inputs, чтобы получить Tensor скрытых узлов. Если предоставлена функция normalizer_fn (например, batch_norm), она применяется. В противном случае, если normalizer_fn равно None, и предоставлен biases_initializer, то будет создана переменная biases и добавлена к скрытым узлам. Наконец, если activation_fn не равно None, оно также применяется к скрытым узлам.

Примечание: если у inputs ранг больше 2, то inputs сжимается в одномерный массив перед начальным матричным умножением на weights.

Аргументы
`inputs`	Массив с рангом не менее 2 и статическим значением для последнего измерения; например, `[batch_size, depth]`, `[None, None, None, channels]`.
`num_outputs`	Целое число, количество выходных узлов в слое.
`activation_fn`	Функция активации. По умолчанию используется функция ReLU. Явно установите её в None, чтобы пропустить активацию и сохранить линейную активацию.
`normalizer_fn`	Функция нормализации, которая используется вместо `biases`. Если `normalizer_fn` предоставлена, то `biases_initializer` и `biases_regularizer` игнорируются и `biases` не создаются и не добавляются. По умолчанию установлено значение None для отсутствия функции нормализации.
`normalizer_params`	Параметры функции нормализации.
`weights_initializer`	Инициализатор весов.
`weights_regularizer`	Необязательный регуляризатор для весов.
`biases_initializer`	Инициализатор смещений. Если None, смещения пропускаются.
`biases_regularizer`	Необязательный регуляризатор для смещений.
`reuse`	Следует ли повторно использовать слой и его переменные. Для повторного использования необходимо указать область видимости слоя.
`variables_collections`	Необязательный список коллекций для всех переменных или словарь, содержащий различные списки коллекций для каждой переменной.
`outputs_collections`	Коллекция для добавления выходных данных.
`trainable`	Если `True` добавить переменные в коллекцию графа `GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES` (см. tf.Variable).
`scope`	Необязательная область видимости для variable_scope.

Возвращаемое значение
Переменная тензора, представляющая результат серии операций.

Исключения
`ValueError`	Если у x ранг меньше 2 или его последнее измерение не задано.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/layers/fully_connected