欢迎学习 TensorFlow Keras 的层（Layers）系统！这是构建神经网络的核心组件，掌握它们能让你更高效地设计模型。以下是关键知识点：

📌 基本概念

  • 层是神经网络的基本单元，负责数据变换与特征学习
  • 每个层接收输入张量，输出经过计算后的张量
  • 层可组合成模型（如 Sequential 或 Functional API）

🧩 常见层类型

  1. 全连接层 (Dense)

    全连接层
    适用于处理扁平化输入，如分类任务。 示例：`Dense(units=64, activation='relu')`

  2. 卷积层 (Conv2D)

    卷积层
    专为图像数据设计，提取空间特征。 示例：`Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu')`

  3. 循环层 (LSTM/GRU)

    循环层
    处理序列数据，如时间序列或文本。 示例：`LSTM(units=128, return_sequences=True)`

  4. 正则化层 (Dropout/Regularizer)

    正则化层
    防止过拟合，提升模型泛化能力。 示例：`Dropout(rate=0.5)`

  5. 嵌入层 (Embedding)

    嵌入层
    将离散整数转换为密集向量，常用于自然语言处理。 示例：`Embedding(input_dim=1000, output_dim=64)`

✅ 使用技巧

  • 通过 tf.keras.layers 导入层类
  • 层的顺序直接影响模型性能（如输入→激活→输出）
  • 使用 Model.summary() 查看层结构

📚 扩展阅读

想深入了解模型构建？
点击这里查看 Keras 模型概览指南

🚀 小贴士

  • 混合使用不同层类型可创建复杂网络架构
  • 建议通过 TensorFlow 官方示例 实践代码
  • 使用 tf.keras.utils.plot_model 可可视化层连接关系

📌 注意：所有层需在 tf.keras.models.Model 或 tf.keras.Sequential 中调用才能生效！