导读 在深度学习中，`tf.layers.dense` 是构建全连接层（也叫密集层）的重要工具之一。它帮助我们轻松实现神经网络中的线性变换和激活函数应用...
在深度学习中，`tf.layers.dense` 是构建全连接层（也叫密集层）的重要工具之一。它帮助我们轻松实现神经网络中的线性变换和激活函数应用。简单来说，`dense` 就是将输入数据通过权重矩阵进行线性映射，并加上偏置项，再传递给激活函数。
使用方法如下：
```python
import tensorflow as tf
定义输入张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_dim])
添加一个全连接层
hidden_layer = tf.layers.dense(inputs=input_tensor, units=64, activation=tf.nn.relu)
```
这里 `units=64` 表示输出维度为64，而 `activation=tf.nn.relu` 则指定了ReLU作为激活函数。此外，`dense` 还支持多种参数设置，比如正则化（如L2正则）、dropout等，以增强模型泛化能力。
通过这种方式，我们可以快速搭建复杂的神经网络结构！✨
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