Сомнения в TensorFlow Keras

Question

Я читал этот учебник , когда возникло сомнение. В учебном пособии набор данных имеет 10 атрибутов (после быстрого преобразования), но когда модель была создана, входной слой имеет больше нейронов (64), чем входных (10).

Вот код:

def build_model():
  model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(train_dataset.keys())]),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(1)
  ])

  optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001)

  model.compile(loss='mse',
                optimizer=optimizer,
                metrics=['mae', 'mse'])
  return model

Я думал, что количество нейронов должно быть равно количеству записей. Кто-нибудь может объяснить это? Спасибо за ваше внимание

Answer 1

64 в ваших Dense слоях определяет количество нейронов первого и второго скрытых слоев . Параметр input_shape указывает, как keras будет автоматически обрабатывать количество нейронов во входном слое , то есть 10 в вашем случае.