在深度学习的世界里，`tf.keras.layers.Dense()` 是构建神经网络时最常用的层之一。它是一种全连接层，意味着每个输入节点都会与输出节点相连，形成密集的连接模式。简单来说，它就像一个强大的“信息处理器”，能够从数据中提取复杂的特征。
创建一个 Dense 层非常简单：
```python
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')
```
这里的 `units=64` 表示该层有 64 个神经元，而 `activation='relu'` 则定义了激活函数为 ReLU（Rectified Linear Unit）。ReLU 的作用是让模型更加高效地学习非线性关系。
Dense 层通常用于搭建隐藏层或输出层。例如，在分类任务中，我们可以将最后一层设置为 `softmax` 激活函数，帮助模型预测不同类别的概率分布：
```python
output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')
```
通过调整参数如 `units` 和 `activation`，你可以灵活地适应各种任务需求。无论是图像分类、文本分析还是语音识别，Dense 层都是你的得力助手！💪✨
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