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2024年6月13日发(作者：)

keras dense 默认激活函数

Keras是一种深度学习框架，它由Python编写而成，提供了一种方便、

高效的方法来构建和训练深度神经网络。其中，dense层是其中的一

个常用组件之一，而默认激活函数是为dense层提供了非常重要的功

能之一。

首先，让我们了解一下Keras中的dense层。dense层是一种全连接

层，这意味着每个输入特征都与每个输出特征相连，从而构建了一个

完全连通的神经网络层。Dense层的输出可以用以下公式表示：

output = activation(dot(input, kernel) + bias)，其中，input是输

入数据，kernel是权重矩阵，bias是偏置向量。在这个公式中，

activation代表激活函数。如果没有指定激活函数，将使用默认激活

函数。默认激活函数的选择取决于keras版本和设置。

在keras历史版本中，通常默认激活函数为softmax或sigmoid函数，

这些函数用于对输出值进行映射，并将其缩放到0到1或-1到1之间。

这是因为这些函数可以非常好地应对二分类或多分类问题，例如

MNIST数据集图像分类。

然而，从Keras 2.0开始，dense层的默认激活函数被更改为线性激

活函数（即不使用激活函数）。这是由于线性激活函数通常在回归问

题中表现更好，而在分类问题中并不是最佳选择。此外，线性激活函

数还可以避免梯度消失问题，并提高模型的训练速度和最终性能。

在实际应用中，Keras中dense层的激活函数可以根据不同的问题和

数据类型进行选择。例如，对于回归问题，可以选择ReLU、tanh或

sigmoid等函数；而对于分类问题，可以选择softmax、sigmoid、

tanh等函数。此外，还可以使用自定义激活函数，根据特定的需求和

数据类型来指定模型的特定功能。

总之，Keras dense层默认激活函数的选择取决于Keras版本和设置。

在实际应用中，我们应根据具体问题和数据类型来选择适当的激活函

数。此外，自定义激活函数也可以提高模型的训练速度和最终性能，

并帮助我们更好地应对特定的问题和数据类型。

本文标签： 函数问题选择训练默认

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