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Keras中怎么定義一個簡單的神經網絡模型

小億
84
2024-03-29 15:57:11
欄目: 深度學習

在Keras中,你可以通過Sequential模型來定義一個簡單的神經網絡模型。以下是一個簡單的例子:

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

# 定義一個Sequential模型
model = Sequential()

# 添加輸入層和隱藏層
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加輸出層
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 編譯模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

# 查看模型結構
model.summary()

在這個例子中,我們首先創建了一個Sequential模型,然后添加了一個具有64個神經元和ReLU激活函數的隱藏層,以及一個具有10個神經元和softmax激活函數的輸出層。接著我們編譯模型,指定了損失函數、優化器和評估指標。最后使用model.summary()查看模型的結構。

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