kerasで3層のニューラルネットワークを作りたい

Question

入力層、中間層１層、出力層からなる３層のNN（Auto Encoderです）をkerasを用いて作成したいです．

このとき，

    model = Sequential()
    model.add(Dense(encoding_dim, input_dim = n_in))
    model.add(Activation(act_hid))
    model.add(Dense(n_out))
    model.add(Activation(act_out))

と

    model = Sequential()
    model.add(Dense(encoding_dim, input_dim = n_in))
    model.add(Activation(act_hid))
    model.add(Dense(encoding_dim))
    model.add(Activation(act_hid))
    model.add(Dense(n_out))
    model.add(Activation(act_out))

のどちらが正しいでしょうか。
作成途中で混乱して分からなくなってしまいました。

大変初歩的な質問で申し訳ございませんが、よろしくお願いいたします。

Answer 1

入力層、中間層１層、出力層からなる３層のNN（Auto Encoderです）をkerasを用いて作成したいです．

この部分からして間違っています。
通常入力層はカウントしないので、入力層、中間層1層、出力層からなるNNは2層です。
そして上のソースコードはDenseが2つあるので2層で、下は3層です。

Comments

[退会済みユーザー]

何故自分が混乱していたかがわかりました．ありがとうございます！