Keras Density中的输出_dim意味着什么？

我是一个深入学习的新手。通过学习本文 .

我不明白

输出尺寸=128

和

输出尺寸=1

是什么意思

我希望最终密度中的输出是类数=2（Cat/Dog）

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除此之外，128°

输出尺寸是密集嵌入的尺寸

128英寸的选择

classifier.add(Dense(output_dim = 128, activation = 'relu'))

是相当随意的，它只是指示您喜欢的完全连接层的大小。你可以把它换成另一个号码

1英寸

classifier.add(Dense(output_dim = 1, activation = 'sigmoid'))

是因为对于二元分类问题，我们只需要一个概率来区分这两组。如果概率至少为0.5，我们将其归类为狗；如果概率小于0.5，我们将其归类为猫

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如果您愿意，您也可以将激活函数设置为softmax，并将output_dim设置为2作为最后一层，尽管这不会提高性能。

由于二进制结果，我希望output_dim=2。我设想一个层有两个神经元，一个用于类狗，另一个用于类猫……我仍然没有得到“1”！如果你知道某张图片中狗的概率是0.6，你知道猫的概率吗？好的，那么你的意思是输出中只有一个节点？？是的，只有一个节点。您可能还想用softmax测试2个节点。我确实读到过这样的报道：性能可能会更好。