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Dense 与 layers.fully_connected 有什么区别

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两者有什么区别
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从这里的代码看,layers.fully_connected 应该是在 Dense 的基础上简单包了一层来实现的。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/b95d8cce7323d328565378e0d60d72603393f87d/tensorflow/contrib/layers/p ...
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精彩评论3

舟3332  TF芽芽  发表于 2018-4-23 20:25:44 | 显示全部楼层
从这里的代码看,layers.fully_connected 应该是在 Dense 的基础上简单包了一层来实现的。

https://github.com/tensorflow/te ... ers/layers.py#L1835
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ViolinSolo  TF豆豆  发表于 2018-7-3 20:50:29 | 显示全部楼层
其实是没有区别的,,区别在于调用的参数。。。
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neverchange  TF豆豆  发表于 2018-7-4 11:14:00 | 显示全部楼层
参考这段代码
with variable_scope.variable_scope(
      scope,
      'fully_connected', [inputs],
      reuse=reuse,
      custom_getter=layer_variable_getter) as sc:
    inputs = ops.convert_to_tensor(inputs)
    layer = core_layers.Dense(
        units=num_outputs,
        activation=None,
        use_bias=not normalizer_fn and biases_initializer,
        kernel_initializer=weights_initializer,
        bias_initializer=biases_initializer,
        kernel_regularizer=weights_regularizer,
        bias_regularizer=biases_regularizer,
        activity_regularizer=None,
        trainable=trainable,
        name=sc.name,
        dtype=inputs.dtype.base_dtype,
        _scope=sc,
        _reuse=reuse)
    outputs = layer.apply(inputs)
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