在tensorflow/keras中，参数传递到扁平层后会去哪里

在tensorflow/keras中，参数传递到扁平层后会被送往全连接层（Dense Layer）。扁平层（Flatten Layer）是一种用于将多维输入数据转换为一维向量的层。它将输入数据展平为一个连续的向量，然后将该向量传递给全连接层进行进一步的处理。

扁平层通常用于将卷积层或池化层的输出转换为适合输入到全连接层的形状。在卷积神经网络（CNN）中，卷积层和池化层通常用于提取图像或其他类型的输入数据中的特征。这些特征被表示为多维张量，而全连接层需要一维向量作为输入。因此，通过将扁平层放置在卷积层或池化层之后，可以将多维特征转换为一维向量，以便传递给全连接层进行分类或回归等任务。

在tensorflow/keras中，可以使用以下代码将扁平层添加到模型中：

from tensorflow.keras.layers import Flatten

model.add(Flatten())

参数传递到扁平层后，可以通过连接一个或多个全连接层来进一步处理。全连接层是一种常见的神经网络层，每个神经元与上一层的所有神经元相连接。全连接层可以学习输入数据的非线性关系，并生成适合特定任务的输出。

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