keras dense層是什么意思？密度是一種常用的全連接層，其操作是輸出=激活（點（輸入，內核）偏置）。其中activation是逐元素計算的激活函數(shù)，kernel是該層的權重矩陣，bias是偏差向

keras dense層是什么意思？

密度是一種常用的全連接層，其操作是輸出=激活（點（輸入，內核）偏置）。其中activation是逐元素計算的激活函數(shù)，kernel是該層的權重矩陣，bias是偏差向量ubias=true。

為什么在卷積神經網絡中全連接層4096維特征向量？

通常，為了優(yōu)化計算，尺寸通常取為2的指標。

在后續(xù)計算全連接層的損耗時，總共應該有幾千個類別，所以前一層應該是1000個，所以一般是102420484096，以此類推。在基本CNN網絡中，全連接層的作用是通過多個卷積層和匯聚層對圖像特征圖中的特征進行融合，得到圖像特征的高層含義，然后利用其進行圖像分類。

在CNN網絡中，完全連接層將卷積層生成的特征映射映射到具有固定長度的特征向量（通常是輸入圖像數(shù)據集中的圖像類別數(shù)）。特征向量包含輸入圖像中所有特征的組合信息。該特征向量雖然丟失了圖像的位置信息，但保留了圖像中最具特征的特征，完成了圖像分類的任務。從圖像分類任務的角度來看，計算機只需確定圖像的內容，計算輸入圖像的具體類別值（類別概率），輸出最有可能的類別即可完成分類任務。