tf.keras.layers.Dense

Просто обычный плотносвязанный слой нейронной сети.

Наследуется от: Layer

tf.keras.layers.Dense(
    units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None,
    **kwargs
)

Dense реализует операцию: output = activation(dot(input, kernel) + bias) где activation — функция активации, применяемая поэлементно, переданная в качестве аргумента activation, kernel — матрица весов, созданная слоем, и bias — вектор смещения, созданный слоем (применимо только если use_bias имеет значение True).

Примечание: Если вход в слой имеет ранг больше 2, то он сжимается в вектор до выполнения начального скалярного произведения с kernel.

Пример:

# as first layer in a sequential model:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)

# after the first layer, you don't need to specify
# the size of the input anymore:
model.add(Dense(32))

Входная форма:

N-мерный тензор с формой: (batch_size, ..., input_dim). Наиболее распространённый случай — 2-мерный вход с формой (batch_size, input_dim).

Выходная форма:

N-мерный тензор с формой: (batch_size, ..., units). Например, для 2-мерного входа с формой (batch_size, input_dim), выход будет иметь форму (batch_size, units).