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函数原型

tf.keras.layers.Dense(    units,                                 # 正整数，输出空间的维数    activation=None,                       # 激活函数，不指定则没有    use_bias=True,						   # 布尔值，是否使用偏移向量    kernel_initializer='glorot_uniform',   # 核权重矩阵的初始值设定项    bias_initializer='zeros',              # 偏差向量的初始值设定项    kernel_regularizer=None,               # 正则化函数应用于核权矩阵    bias_regularizer=None,                 # 应用于偏差向量的正则化函数    activity_regularizer=None,             # Regularizer function applied to the output of the layer (its "activation")    kernel_constraint=None,                # Constraint function applied to the kernel weights matrix.    bias_constraint=None, **kwargs         # Constraint function applied to the bias vector)

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全连接层作用

全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“特征提取器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。

一段来自知乎的通俗理解：

从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”。卷积核的个数相当于候选人，图像中不同的特征会激活不同的“候选人”（卷积核）。池化层（仅指最大池化）起着类似于“合票”的作用，不同特征在对不同的“候选人”有着各自的喜好。

全连接相当于是“代表普选”。所有被各个区域选出的代表，对最终结果进行“投票”，全连接保证了receiptive field 是整个图像，既图像中各个部分（所谓所有代表），都有对最终结果影响的权利。

全连接层原理

在卷积神经网络的最后，往往会出现一两层全连接层，全连接一般会把卷积输出的二维特征图转化成一维的一个向量，这是怎么来的呢？目的何在呢？

最后的两列小圆球就是两个全连接层的输出，在最后一层卷积结束后，进行了最后一次池化，得到20个12*12的图像，经过全连接层变成了1*100的向量，再次经过一次全连接层变成的1*10的向量输出。

从第一步是如何到达第三步的呢，其实就是有20*100个12*12的不同卷积核卷积出来的，我们也可以这样想，就是每个神经元的输出是12*12*20个输入值与对应的权值乘积的和。对于输入的每一张图，用了一个和图像一样大小的核卷积，这样整幅图就变成了一个数了，如果厚度是20就是那20个核卷积完了之后相加求和。这样就能把一张图高度浓缩成一个数了。

代码实例

这里以mnist数字识别中构建的模型为例，完整代码可看这里：

model = models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))model.add(layers.Dense(10))model.summary()

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