keras根据层名称来初始化网络
补充知识：keras.layers.Dense()方法
keras.layers.Dense()是定义网络层的基本方法，执行的操作是：output = activation（dot（input，kernel）+ bias。
其中activation是激活函数，kernel是权重矩阵，bias是偏向量。如果层输入大于2，在进行初始点积之前会将其展平。
代码如下：
参数说明如下：
units：正整数，输出空间的维数。
activation: 激活函数。如果未指定任何内容，则不会应用任何激活函数。即“线性”激活：a（x）= x）。
use_bias：Boolean，该层是否使用偏向量。
kernel_initializer：权重矩阵的初始化方法。
bias_initializer：偏向量的初始化方法。
kernel_regularizer：权重矩阵的正则化方法。
bias_regularizer：偏向量的正则化方法。
activity_regularizer：输出层正则化方法。
kernel_constraint：权重矩阵约束函数。
bias_constraint：偏向量约束函数。
以上这篇使用keras根据层名称来初始化网络就是小编分享给大家的全部内容
ImageDataGenerator参数详解及用法Python layers.ActivityRegularization方法代码示例
由 dawei
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