Keras中密集层中的单元

在Keras中，密集层（Dense Layer）是一种常用的神经网络层，也称为全连接层。密集层中的单元（units）是指该层中的神经元的数量。每个单元接收前一层的所有输出，并将其加权求和后通过激活函数进行非线性变换，生成该层的输出。

密集层中的单元可以理解为神经网络的计算单元，每个单元都有一组权重和偏差，这些参数可以通过训练数据进行学习和调整。单元的数量通常是一个超参数，需要根据具体问题和数据集进行调整和优化。

密集层在深度学习中的应用非常广泛，常用于图像分类、目标检测、语言处理等任务。它的优势在于能够捕捉输入数据的复杂特征，通过多个密集层的叠加和组合，可以构建出更加强大和复杂的神经网络模型。

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