在 Keras 功能 api 中链接层的正确方法是什么？答案

【问题标题】：What is the correct way to chain layers in Keras functional api?在 Keras 功能 api 中链接层的正确方法是什么？
【发布时间】：2019-06-06 16:33:00
【问题描述】：

我正在学习如何使用 Keras 功能 api，我的问题很简单，但我无法在互联网上找到任何答案。在 Keras 中命名链层的正确方法是什么？他们的名字应该相同还是不同？有什么约定或规则吗？

让我给你看两个例子。第一个直接来自keras functional api guide

x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)

第二个例子是我自己的：

second = Dense(64, activation='relu')(first)
third = Dense(64, activation='relu')(second)
fourth = Dense(64, activation='relu')(third)

我尝试了这两种方法，这两种方法都给了我相同的性能。这两种方式在功能上有什么区别吗？如果没有，是否至少有任何“正式约定”？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

不，没有。选择变量名称完全取决于您。就计算图（您的网络）而言，两者都构建相同的模型。

您可能使用不同变量名称的唯一原因是稍后引用这些层，例如将第一层与第四层连接起来以创建残差网络等：

x = Dense(64, activation='relu')(input)
y = Dense(64, activation='relu')(x)
z = Concatenate()([x,y])

【讨论】：