Keras Dense 层输入未展平答案

【问题标题】：Keras Dense layer's input is not flattenedKeras Dense 层输入未展平
【发布时间】：2019-02-04 23:02:53
【问题描述】：

这是我的测试代码：

from keras import layers
input1 = layers.Input((2,3))
output = layers.Dense(4)(input1)
print(output)

输出是：

<tf.Tensor 'dense_2/add:0' shape=(?, 2, 4) dtype=float32>

但是发生了什么？

文档说：

注意：如果层的输入的秩大于 2，那么它是在与内核的初始点积之前展平。

虽然输出被重塑？

【问题讨论】：

文档让我大吃一惊。我一直以为 Dense 层会在最后一个轴上计算，同时让另一个轴完好无损。

标签： python tensorflow machine-learning keras keras-layer

【解决方案1】：

目前，与文档中所述相反，Dense 层 is applied on the last axis of input tensor：

与文档相反，我们实际上并没有将其展平。它是独立应用于最后一个轴。

换句话说，如果将具有m 单元的Dense 层应用于形状为(n_dim1, n_dim2, ..., n_dimk) 的输入张量，则其输出形状为(n_dim1, n_dim2, ..., m)。

附带说明：这使得TimeDistributed(Dense(...)) 和Dense(...) 彼此等价。

另一个说明：请注意，这具有共享权重的效果。例如，考虑这个玩具网络：

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(20, 5)))

model.summary()

模型总结：

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 20, 10)            60        
=================================================================
Total params: 60
Trainable params: 60
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

如您所见，Dense 层只有 60 个参数。如何？ Dense 层中的每个单元都以相同的权重连接到输入中每一行的 5 个元素，因此 10 * 5 + 10 (bias params per unit) = 60。

更新。以下是上述示例的直观说明：

【讨论】：

谁能给我画张图？作为图书馆的新手，我很难准确地了解连接和共享权重的位置。
很抱歉重新讨论这个话题，因为我认为我不应该为此提出新问题。共享权重效应如何影响性能？它对强化学习的性能有何影响？
@PedroPabloSeverinHonorato 这是一个非常广泛的问题，答案完全取决于具体问题以及模型的架构。但总的来说，我们可以说权重共享减少了参数的数量。这反过来又使模型更小，因此可以加快模型的训练/测试。但是，不能保证权重共享也总是会提高模型的准确性。权重共享有多种方式和模式，它们在特定的问题实例或模型中可能有效，也可能无效。