（一）keras.layers.Dense方法

在开始定义模型之前，我们有必要对Dense方法进行详细地了解，因为它是Keras定义网络层的基本方法，其代码如下：

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)

参数说明如下：

units:
该层有几个神经元
activation:
该层使用的激活函数
use_bias:
是否添加偏置项
kernel_initializer:
权重初始化方法
bias_initializer:
偏置值初始化方法
kernel_regularizer:
权重规范化函数
bias_regularizer:
偏置值规范化方法
activity_regularizer:
输出的规范化方法
kernel_constraint:
权重变化限制函数
bias_constraint:
偏置值变化限制函数

（二）使用示例

以下给出Dense方法的使用示例：

keras.layers.Dense(512, activation= 'sigmoid', input_dim= 2, use_bias= True)

这里定义了一个有512个节点，使用sigmoid激活函数的神经层，注意定义第一层的时候需要制定数据输入的形状，即input_dim，这样才能让数据正常喂进网络！

（三）总结

在这一节中我们对Dense方法做了详细介绍，有任何的问题请在评论区留言，我会尽快回复，谢谢支持！

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Keras大法（4）——Dense方法详解

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（二）使用示例

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