Kerasの密集層と活性化層の相違

Question

KerasのActivation LayerとDense層の違いは何ですか？

アクティベーションレイヤーが完全に接続されたレイヤーであると思われ、Denseにアクティベーション機能を渡すパラメータがあるため、ベストプラクティスは何ですか？

のは、このようなfictionnalネットワークを想像してみましょう： - >高密度 - >ドロップアウト - 入力>を最終層 最終層は次のようになります。高密度（活性化=ソフトマックス）またはアクティベーション（ソフトマックス）？ 何が最もクリーンで、なぜですか？

ありがとうございました！

Answer 1

を使用するDense(activation=softmax)を使用すると、最初はDenseを追加して計算した後、Activation(softmax)を追加します。しかし、2番目のアプローチの利点の1つがあります。このような定義されたモデルから最後のレイヤーの出力を（アクティブ化する前に）取り出すことができます。最初のアプローチでは不可能です。