2024-03-29 05:29:08 发布
网友
我在看Keras关于卷积神经网络的例子。(例如,请参见https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py)但是,我无法理解“hidden_dims”参数的含义。我知道它代表隐藏维度,但是什么是隐藏维度,它们与隐藏层有何不同?在
在你链接到的代码中,你有
hidden_dims = 250 model.add(Dense(hidden_dims))
因此,hidden_dims是这个隐藏层中神经元的数量。 例如,下面网络的第一个隐藏层中的神经元数量是4个:
hidden_dims
在你链接到的代码中,你有
因此,
hidden_dims
是这个隐藏层中神经元的数量。 例如,下面网络的第一个隐藏层中的神经元数量是4个:相关问题 更多 >
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