KerasのSequentialモデルでInputLayerを明示的に追加する

InputLayer(入力層)を追加

from keras.models import Sequential
from keras.layers import InputLayer

model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(784,)))

これだけですが，Sequential modelチュートリアルで触れられていないので記事にしておきます．

Python 3.5.2, Keras 1.1.2 にて確認しました．

InputLayer なし

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(256, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))

チュートリアルの通りの書き方です．
この場合，中間層の中で入力層の形状を定義することになってしまいます．
また，Dense(256)層を消すために最初のaddをコメントアウトすると，
入力形状が未定義になってしまいます．

InputLayer あり

from keras.models import Sequential
from keras.layers import InputLayer
from keras.layers.core import Dense

model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(784,)))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))

入力層→中間層→出力層の流れがわかりやすくなりましたね．