Cosa significa "Layer dense"?

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I layer densi sono una parte importante delle reti neurali. Servono a collegare ogni input a ogni output, permettendo al modello di imparare e prendere decisioni basate su tutte le informazioni disponibili.

In un layer denso, ogni neurone prende input dal layer precedente e li combina usando dei pesi, che sono valori che determinano l'importanza di ogni input. Dopo questa combinazione, si applica una funzione al risultato per introdurre non-linearità, che aiuta il modello a imparare schemi complessi.

I layer densi possono variare in dimensioni, con più neuroni che danno al modello la capacità di imparare informazioni più dettagliate. Però, layer più grandi hanno anche più parametri da addestrare, il che può rallentare il processo di apprendimento.

Questi layer sono comunemente usati in vari compiti, come la classificazione delle immagini e l'elaborazione dei segnali, grazie alla loro capacità di catturare relazioni nei dati. Poiché collegano tutti gli input a tutti gli output, giocano un ruolo cruciale nella performance generale della rete neurale.