Question

我猜测DNN中使用的TensorFlow意味着＆＃34; deep neural network＆＃34;。但是我发现这非常让人感到困惑，因为这是一个很深的＆＃34;神经网络似乎在其他地方被广泛使用，意味着网络通常具有几个卷积和/或相关层（ReLU，汇集，丢失等）。

相比之下，我们发现很多人会遇到这个术语（在tfEstimator Quickstart example code中）的第一个例子：

# Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                          hidden_units=[10, 20, 10],
                                          n_classes=3,
                                          model_dir="/tmp/iris_model")

这听起来很可疑，甚至更像是旧式多层感知器（MLP）网络。但是，没有提及DNN作为该近似权威来源的替代术语。那么TensorFlow DNN上下文中的tf.estimator实际上是MLP吗？ hidden_units参数的文档表明情况如此：

hidden_units：每层可重复隐藏的数字。所有层都完全连接。防爆。 [64,32]表示第一层有64个节点，第二层有32个。

MLP已经写完了。这种理解是否正确？ DNN因此用词不当，如果是DNNClassifier，理想情况下应该弃用MLPClassifier？或者DNN代表深层神经网络以外的东西吗？

Answer 1

给我你的定义＆＃34; deep＆＃34;神经网络，你得到你的答案。

但是，是的，它只是一个MLP，一个正确的命名确实是MLPclassifier。但这并不像现在的名字那么酷。

Answer 2

首先，您对DNN的定义是bit misleading。

有几种深度神经网络架构。 Inclussive深度前馈网络只不过是一个多层次的MLP，加上some techniques to make them attractive。

有些作品使用了＆＃34; DNN＆＃34;然而，按照惯例，跨越所有深度学习架构，＆＃34; DNNs＆＃34;用于指代使用深度前向传播网络的架构，也称为深度前馈网络

深度学习模型最重要的例子是深度净前馈或多层感知器（MLP）。 MLP只是一个数学函数，它将一些输入值集映射到输出值。该功能由许多更简单的功能组成。您可以将不同数学函数的每个应用程序相关联，以提供输入的新表示。

因此，这个估算器被称为DNNClassifier

是有道理的

我的建议是阅读this book here。

DNN在TensorFlow Estimator.DNNC分类器中的含义是什么？

2 个答案: