dense ：全连接层  相当于添加一个层

函数如下：

 

tf.layers.dense(

    inputs,

    units,

    activation=None,

    use_bias=True,

    kernel_initializer=None,  ##卷积核的初始化器

    bias_initializer=tf.zeros_initializer(),  ##偏置项的初始化器，默认初始化为0

    kernel_regularizer=None,    ##卷积核的正则化，可选

    bias_regularizer=None,    ##偏置项的正则化，可选

    activity_regularizer=None,   ##输出的正则化函数

    kernel_constraint=None,   

    bias_constraint=None,

    trainable=True,

    name=None,  ##层的名字

    reuse=None  ##是否重复使用参数

)

部分参数解释：

inputs：输入该网络层的数据

units：输出的维度大小，改变inputs的最后一维

activation：激活函数，即神经网络的非线性变化

use_bias：使用bias为True（默认使用），不用bias改成False即可，是否使用偏置项

trainable=True:表明该层的参数是否参与训练。如果为真则变量加入到图集合中

 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES (see tf.Variable)

在其他网站上看到的使用现象

dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu，                                

                                           kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003))

#全连接层

dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu)

dense2= tf.layers.dense(inputs=dense1, units=512, activation=tf.nn.relu)

logits= tf.layers.dense(inputs=dense2, units=10, activation=None)

示例：

输出的结果如下所示：

可以看到输出结果的最后一维度就等于神经元的个数，即units的数值（神经元的个数）

在网络中使用全连接层的作用是什么呢？这一点还是不太清楚，希望知道的可以帮忙解释一下，互相交流一下

• 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失