我想知道Keras中激活层和密集层之间的区别是什么。
由于激活层似乎是一个完全连接的层，而Dense有一个参数来传递激活函数，最佳做法是什么？
让我们想象一个像这样的虚构网络： 输入 - >密集 - >丢失 - >最终层 最终层应该是：密集（激活= softmax）或激活（softmax）？ 什么是最干净的，为什么？
感谢大家！
我想知道Keras中激活层和密集层之间的区别是什么。
由于激活层似乎是一个完全连接的层，而Dense有一个参数来传递激活函数，最佳做法是什么？
让我们想象一个像这样的虚构网络： 输入 - >密集 - >丢失 - >最终层 最终层应该是：密集（激活= softmax）或激活（softmax）？ 什么是最干净的，为什么？
感谢大家！
运用 Dense(activation=softmax) 在计算上等同于第一次添加 Dense 然后添加 Activation(softmax)。但是，第二种方法有一个优点 - 您可以从这样定义的模型中检索最后一层（激活之前）的输出。在第一种方法中 - 这是不可能的。
运用 Dense(activation=softmax) 在计算上等同于第一次添加 Dense 然后添加 Activation(softmax)。但是，第二种方法有一个优点 - 您可以从这样定义的模型中检索最后一层（激活之前）的输出。在第一种方法中 - 这是不可能的。