tensorflow - 在TensorFlow Estimator.DNNClassifier中DNN是什么意思？

我猜测DNN中使用的TensorFlow表示“deep neural network”。但是我发现这很令人困惑，因为“深度”神经网络的概念似乎在其他地方被广泛使用，这意味着通常具有几个卷积和/或关联层(ReLU，池化，丢包等)的网络。

相比之下，我们首先发现许多人会遇到这个术语(在tfEstimator Quickstart example code中):

# Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                          hidden_units=[10, 20, 10],
                                          n_classes=3,
                                          model_dir="/tmp/iris_model")

这听起来像是可疑的浅，甚至更像是老式的多层感知器(MLP)网络。但是，没有提及DNN作为该接近定义源中的替代术语。那么TensorFlow DNN上下文中的tf.estimator实际上是MLP吗？有关hidden_units参数的文档表明是这种情况:

hidden_​​units:可迭代的每层隐藏单元数。所有层均已完全连接。前任。 [64，32]表示第一层具有64个节点，第二层具有32个节点。

MLP已经写满了。这种理解正确吗？因此，DNN是否用词不当？如果是，则不建议弃用DNNClassifier，而推荐使用MLPClassifier？还是DNN代表深度神经网络以外的其他东西？

最佳答案

给我您对“深度”神经网络的定义，您就会得到答案。

但是，是的，它只是一个MLP，正确的命名确实是MLPclassifier。但这听起来不像当前名称那么酷。

关于tensorflow - 在TensorFlow Estimator.DNNClassifier中DNN是什么意思？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48431870/