TensorFlow致密层:1维权重？

Question

我以以下方式建立了我的网络：

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

我希望这个配置是这样的：

[784 neurons]
(784,128 weights)
[128 neurons]
(128,10 weights)
[10 neurons]

但是，当我用model.get_weights()打印网络的权重时，它会产生以下输出：

for w in model.get_weights():
    print(w.shape,"\n")

(784,128) (128，) (128、10) (10，)

为什么这个模型中存在(128，)和(10，)？

Answer 1

(784, 128)和(128, 10)是最后两层权重。(128,)和(10,)是最后两层偏差。如果不需要偏差，则可以使用use_bias参数来设置它。例如：

import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, use_bias=False,activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, use_bias=False,activation='softmax')
])

for w in model.get_weights():
    print(w.shape,"\n")

# print
(784, 128) 

(128, 10)