machine-learning - 这个神经网络有多少隐藏层和总层数？

Question

我使用下面的代码使用 keras 构建了一个 MLP。

model_relu = Sequential()
model_relu.add(Dense(256, activation='relu', input_shape=(input_dim,), kernel_initializer=RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.062, seed=None)))
model_relu.add(Dense(128, activation='relu', kernel_initializer = RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.125, seed=None)) )
model_relu.add(Dense(64, activation='relu', kernel_initializer = RandomNormal(mean=0.0, stddev=0.07, seed=None)) ) 
model_relu.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))

model_relu.summary()

总结是

Model: "sequential_19"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_49 (Dense)             (None, 256)               200960    
_________________________________________________________________
dense_50 (Dense)             (None, 128)               32896     
_________________________________________________________________
dense_51 (Dense)             (None, 64)                8256      
_________________________________________________________________
dense_52 (Dense)             (None, 10)                650       

我想知道这个 MLP 有多少隐藏层。我们应该将 3 称为此隐藏层的数量还是 4 个隐藏层。总层数是 5（输入 + 3 隐藏 + 1 输出（softmax）？

Answer 1

你有 1 个input layer有 256 个神经元，2 个hidden layers有 128 个和 64 个神经元，最后你有 1 个output layer有 10 个神经元。