🌟tf.layers.Dense()用法 & 激活函数详解✨

在TensorFlow中，`tf.layers.Dense()` 是构建神经网络层的重要工具之一。它主要用于实现全连接层（Fully Connected Layer），为深度学习模型提供强大的表达能力。今天就让我们一起探索它的用法和激活函数的魅力吧！💫

首先，`tf.layers.Dense()` 的基本语法如下：

```python

tf.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, ...)

```

- units：指定输出维度，即该层有多少个神经元。

- activation：定义激活函数类型，如 `tf.nn.relu` 或 `None`。

举个例子，如果你想要创建一个具有10个神经元且使用 ReLU 激活函数的层，代码可以这样写：

```python

dense_layer = tf.layers.Dense(10, activation=tf.nn.relu)

```

接着，聊聊激活函数的重要性！常见的激活函数有 ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid 和 Tanh 等。它们能让模型具备非线性拟合能力，从而更好地解决复杂问题。例如，ReLU 能有效缓解梯度消失问题，是深度学习中的首选激活函数之一。😄

最后，别忘了结合实际需求调整参数，比如是否需要偏置项 (`use_bias`) 或其他高级选项。通过灵活运用 `tf.layers.Dense()`，你可以轻松搭建高效神经网络模型啦！💪

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