Keras Dense 层和 Pytorch 的 nn.linear 层有区别吗？

Question

I noticed the definition of Keras Dense layer says: Activation function to use.我注意到Keras 密集层的定义说：激活 function 使用。 If you don't specify anything, no activation is applied (ie. "linear" activation: a(x) = x).如果您不指定任何内容，则不会应用任何激活（即“线性”激活：a(x) = x）。

So if we have a code like:所以如果我们有这样的代码：

model.add(Dense(10, activation = None))

Is it basically the same as:是不是基本一样：

nn.linear(128, 10)

? ?

Thank you so much!太感谢了！

Answer 1

Yes if there is no activation it's just a linear layer.是的，如果没有激活它只是一个线性层。

Answer 2

Yes, it is the same.是的，它是一样的。 model.add (Dense(10, activation = None)) or nn.linear(128, 10) is the same, because it is not activated in both, therefore if you don't specify anything, no activation is applied. model.add (Dense(10, activation = None))或nn.linear(128, 10)是相同的，因为它在两者中都没有激活，因此如果您不指定任何内容，则不会应用激活。 It is so:!!原来如此：！！ :) :)

Keras Dense 层和 Pytorch 的 nn.linear 层有区别吗？

问题描述

2 个解决方案

解决方案1
0 2021-12-22 23:14:19

解决方案2
0 2021-12-23 00:05:31

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