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[教學] Sequential Dense 參數說明

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發表於 6 天前 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
 
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常常看到,但各個參數代表什麼卻不知道
以下說明
  1. model.add(Dense(units=256, input_dim=784, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
複製代碼



units:輸出矩陣的維數,愈大表示分類更細,擬合度愈高,雖然準確率提高,但也要
防止過度擬合(Overfit)
 activation:使用的 Activation function,若未設定,即簡化為 y=x * W+b
 use_bias:是否使用偏差項(Bias),若未設定或為 False,即簡化為 y=g(x * W)
 kernel_initializer:權重(W)的初始值,參見前面說明
 bias_initializer:偏差項(Bias)的初始值,參見前面說明
 kernel_regularizer:權重(W)正規化(或稱正則項)函數,作用是對權重矩陣加上
懲罰性函數(Penalty),以防止過度擬合(overfit),參見 regularizer
 bias_regularizer:偏差項(Bias)的正規化函數
 activity_regularizer:輸出(y)的正規化函數
 kernel_constraint:針對權重(W)加上限制條件,參見 constraints
 bias_constraint:針對偏差項(Bias)加上限制條件,參見 constraints


 

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