Я пытаюсь понять, как входная функция подается на входной слой полностью подключенной сети, более конкретно, каков интерфейс между ними.
Допустим, у нас есть входная матрица, размеры которой являются размером выборки T и некоторым размером элемента F, поэтому матрица имеет размеры FxT. Для удобства T может быть размером партии, здесь это не имеет значения.
Затем мы определяем входной слой, предоставляя размеры входной матрицы, а первый скрытый слой - только количество скрытых нейронов.
Как Keras связывает входную матрицу со скрытым слоем?
Вес напрямую генерируется между скрытым слоем и входной матрицей?
Или, вместо этого, вход сначала сплющивается в вектор F * T, а затем генерируются веса?
Или, возможно, образцы подаются индивидуально, поэтому веса обновляются по одному образцу за раз? Размер каждого образца будет F.
Что если входной сигнал является тензором из M матриц, размер которых равен FxT? Keras автоматически сглаживает ввод перед генерацией весов?