ماهي الطبقة Dense layer فيKeras وكيف نقوم ياستخدامها

الطبقة الكثيفة أو "Dense" هي مجرد طبقة مكونة من وحدات منتظمة نسميها خلايا عصبية في الشبكة العصبية. تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من جميع الخلايا العصبية في الطبقة السابقة، وبالتالي نقول عنها "متصلة بكثافة" أو "Densely Connected". تحتوي هذه الطبقة على مصفوفة وزن W ومتجه يمثل الانحراف b بالإضافة لخرج الطبقة السابقة أي خرج تنشيط الطبقة السابقة a. هذه الطبقة تؤدي العملية التالية (حسب وثائق كيراس):

output = activation(dot(input, kernel) + bias)

حيث أن ال activation هو تابع التنشيط المستخدم. و ال kernel هي مصفوفة الأوزان الخاصة بهذه الطبقة وال bias هو الانحراف "weights matrix".
لها الشكل التالي:

keras.layers.Dense(
    units,
    activation=None,
    use_bias=True,
    kernel_initializer="glorot_uniform",
    bias_initializer="zeros",
)

حيث أن units هي عدد الخلايا في الطبقة، و activation هو تابع التنشيط، و use bias لتحديد فيما إذا كنت تريد تفعيل الانحراف أم تجاهله، kernel_initializer مُهيئ لمصفوفة أوزان النواة. bias_initializer أيضاً نفس الأمر لكن لشعاع الانحراف. وعادةً نتركهم على الحالة الافتراضية أي انسى أمرهم، فلا أحد يغيرهم. أما دخل هذه الطبقة هو : (batch_size, ..., input_dim) أي N-D tensor لكن غالباً يكون الإدخال 2D من الشكل (batch_size, input_dim). أما الإخراج (batch_size, ..., units) وفي حالة 2D يكون الخرج (batch_size, units). مثال:

#Dense ثم أضفنا طبقات  Sequential قمنا بإنشاء نموذج من النوع 
model = tf.keras.models.Sequential()
# 16 نحدد دخل النموذج ب (None, 16)
model.add(tf.keras.Input(shape=(16,)))
#relu تعريف طبقة كثيفة ب32 خلية وتابع تنشيط 
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='tanh')) 
# الخرج سيكون(None, 32).  
# طبعاً بعد أول طبقة لاداعي لتحديد أبعاد المدخلات إذ يتم استنتاجهم تلقائياً
# طبقة أخر
model.add(tf.keras.layers.Dense(32))
# أبعاد الإخراج
model.output_shape
(None, 32)