🌟Keras中Dense层原理及用法解释💡

在深度学习的世界里，Dense层是构建神经网络的核心组件之一。它通常被称为全连接层，意味着每个神经元都会与前一层的所有神经元相连。那么，它是如何工作的呢？🤔

首先，Dense层的基本工作原理在于通过矩阵乘法和偏置项对输入数据进行变换。简单来说，它会对输入数据应用一个线性变换（权重矩阵乘以输入向量加上偏置），然后通过激活函数（如ReLU或Sigmoid）引入非线性因素。这样，模型能够捕捉复杂的特征模式！💪

使用时，只需定义Dense层的参数即可轻松搭建网络。例如：`model.add(Dense(64, activation='relu'))`，这里表示添加一个包含64个神经元且使用ReLU激活函数的Dense层。此外，还可以设置`input_dim`来指定输入维度，非常适合处理结构化数据！📈

总之，Dense层是Keras中不可或缺的一部分，灵活高效，适合初学者和专家 alike！🚀