输出是否计为一个层?

时间:2017-01-13 16:44:14

标签: deep-learning

在中性网络中,在谈论图层时,输出是否算作一层?根据我的读数,似乎有些人有数,有些则没有。例如,作者说这是一个2层网络。至少输入,隐藏和输出不应该是3层?

文章在这里:http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/

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2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

根据您的定义,它很重要。您可以将其定义为1层网络,但我与之交谈的大多数人会说这是一个3层网络。坚持的定义是大多数人使用的定义。以编程方式,这也是在Keras或任何其他框架中写成的三层。

答案 1 :(得分:0)

这取决于使用该术语的人,但通常人们对具有权重的层数感兴趣。 (我想到层之间的权重这有点奇怪,但无论如何)。

从这个逻辑来看,上面的网络是一个2层网络。 2个重量/学习层。

您还可以说网络有一个隐藏层(以及一个输入和一个输出层)。