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如何在Keras中添加一個隱藏層到神經網絡中

小樊
171
2024-03-07 18:08:25
欄目: 深度學習

要在Keras中添加一個隱藏層到神經網絡中,需要使用Sequential模型,并使用add方法添加隱藏層。以下是一個簡單的示例代碼:

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

# 創建一個Sequential模型
model = Sequential()

# 添加輸入層和第一個隱藏層
model.add(Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))

# 添加第二個隱藏層
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

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

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

在上面的示例中,我們首先創建了一個Sequential模型,然后使用add方法添加了兩個隱藏層和一個輸出層。每個隱藏層都有指定的神經元數量(units)和激活函數(activation)。最后,我們編譯了模型,指定了優化器、損失函數和評估指標。

通過類似的方式,你可以繼續添加更多的隱藏層到神經網絡中。

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