Différence entre la couche dense et la couche d'activation dans Keras
Je me demandais quelle était la différence entre la couche d'activation et la couche dense dans Keras.
Étant donné que la couche d'activation semble être une couche entièrement connectée et que Dense a un paramètre pour passer une fonction d'activation, quelle est la meilleure pratique?
Imaginons un réseau fictif comme celui-ci: Input -> Dense -> Dropout -> Final Layer Final Layer devrait être: Dense (activation = softmax) ou Activation (softmax)? Quel est le plus propre et pourquoi?
Merci tout le monde!
L'utilisation de Dense(activation=softmax) équivaut à calculer d'abord ajouter Dense puis ajouter Activation(softmax). Cependant, il y a un avantage de la deuxième approche - vous pouvez récupérer les sorties de la dernière couche (avant l'activation) à partir d'un tel modèle défini. Dans la première approche - c'est impossible.