TensorFlow 是构建和训练神经网络的强大工具，其核心在于灵活的层设计。以下是一些常见神经网络层及其用途的概述：

📌 常见层类型

  • 全连接层 (Dense Layer)
    用于处理完全连接的神经元，是大多数网络的基础组件。

    fully_connected_layer

  • 卷积层 (Convolutional Layer)
    专为图像处理设计，通过卷积核提取局部特征。

    convolutional_layer

  • 循环层 (Recurrent Layer)
    适用于序列数据，如时间序列或文本。

    recurrent_layer

  • 激活函数层 (Activation Layer)
    常见如 ReLU、Sigmoid，决定神经元的输出特性。

    activation_function

  • 归一化层 (Normalization Layer)
    如 BatchNorm，加速训练并提升模型稳定性。

    normalization_layer

  • Dropout 层
    防止过拟合，随机丢弃部分神经元。

    dropout_layer

🧪 使用示例

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(None, 10)),
])

⚠️ 注意事项

  • 层的顺序和参数选择直接影响模型性能
  • 建议结合 TensorFlow官方文档 深入学习
  • 使用 tf.keras.layers 可快速构建模块化网络

想要进一步了解如何构建和训练神经网络？可以访问 tensorflow-basics/nn_layers_tutorial 获取实战教程！