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TensorFlow 深度学习 | Layer 基础知识介绍

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TensorFlow 深度学习 | Layer 基础知识介绍

在深度学习的世界里,Layer(层) 是构建神经网络最重要的组成部分。无论是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),还是全连接网络(DNN),其核心都依赖于各种层的组合与堆叠。

本文将系统介绍 TensorFlow 中的 Layer 基础知识,并通过示例、参数表格和可视化图形,帮助你快速上手模型的构建。


🌟 一、Layer 的概念与作用

在 TensorFlow(尤其是 tf.keras API)中,Layer 是神经网络的基本构建单元。它主要负责:

  • 参数管理:权重(Weights)和偏置(Biases)存储在 Layer 内部
  • 前向传播:实现输入张量到输出张量的映射逻辑
  • 反向传播支持:通过自动微分计算梯度并更新参数

一个简单的类比:

  • Layer 就像乐高积木,你可以把不同类型的积木拼接,最终形成一个复杂的网络结构。

📊 直观图示:Layer 与 Model 的关系

输入张量 --> [Layer1] --> [Layer2] --> ... --> [LayerN] --> 输出张量

🔹 二、常见的 TensorFlow 内置 Layer

TensorFlow 提供了大量现成的 Layer,开发者无需手动实现底层逻辑即可快速搭建模型。

1. Dense(全连接层)

from tensorflow.keras import layers
dense = layers.Dense(units=64, activation='relu')

📑 参数说明表

参数 说明
units 输出神经元数量,即输出维度
activation 激活函数(如 'relu', 'sigmoid', 'softmax' 等)
use_bias 是否使用偏置项(默认 True
kernel_initializer 权重初始化方法(默认 glorot_uniform
bias_initializer 偏置初始化方法(默认 zeros

2. Conv2D(二维卷积层)

conv = layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')

📑 参数说明表

参数 说明
filters 卷积核数量(决定输出通道数)
kernel_size 卷积核大小(如 (3,3)
strides 步幅(默认 (1,1)
padding 填充方式('valid' 无填充,'same' 保持尺寸不变)
activation 激活函数

3. Flatten(展平层)

flatten = layers.Flatten()

功能:将高维张量展平为一维向量,常用于卷积层输出到全连接层的过渡。


4. Dropout(随机失活层)

dropout = layers.Dropout(rate=0.5)

📑 参数说明表

参数 说明
rate 随机失活的比例(01 之间,常用 0.20.5)

5. BatchNormalization(批量归一化层)

bn = layers.BatchNormalization()

功能:对每一层的输入做标准化处理,加速训练并稳定模型收敛。


⚡ 三、常见激活函数对比

激活函数是 Layer 的核心组成部分,它决定了神经网络的非线性能力

📑 常见激活函数对比表

激活函数 公式/输出范围 特点与优缺点 常见应用场景
Sigmoid f ( x ) = 1 1 + e − x f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} f(x)=
http://www.dtcms.com/a/352728.html

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