Keras:多类分类密集层

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了简单易用的API，能够快速构建和训练神经网络模型。Keras的设计理念是用户友好、模块化和可扩展的，使得它成为了深度学习领域中非常受欢迎的工具之一。

多类分类密集层是Keras中用于处理多类分类问题的一种神经网络层。在深度学习中，多类分类问题是指将输入数据分为多个不同的类别。密集层（Dense Layer）是一种常用的神经网络层，也被称为全连接层。它的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重，用于计算输入数据的加权和。

多类分类密集层在Keras中的实现通常使用softmax激活函数，它能够将输入数据映射到一个概率分布上，使得每个类别的概率之和为1。这样，我们可以根据最大概率来判断输入数据属于哪个类别。

多类分类密集层在实际应用中非常广泛，例如图像分类、文本分类、语音识别等任务都可以使用该层来构建模型。对于图像分类问题，我们可以将图像的像素作为输入，通过多类分类密集层输出每个类别的概率。对于文本分类问题，我们可以将文本的词向量表示作为输入，同样通过该层输出每个类别的概率。

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