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如何在Keras中創建一個全連接神經網絡

小樊
113
2024-03-20 11:44:53
欄目: 深度學習

在Keras中創建一個全連接神經網絡,可以按照以下步驟進行:

  1. 導入Keras庫中的相關模塊:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
  1. 創建一個Sequential模型,用于構建神經網絡的結構:
model = Sequential()
  1. 向模型中添加全連接層(Dense):
# 添加第一個全連接層,指定輸入維度和神經元個數,激活函數為ReLU
model.add(Dense(units=64, input_shape=(input_dim,), activation='relu'))

# 添加更多全連接層
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))

# 添加輸出層,神經元個數為分類的類別數,激活函數為softmax
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
  1. 編譯模型,指定損失函數、優化器和評估指標:
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
  1. 訓練模型:
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))
  1. 評估模型性能:
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

通過以上步驟,您就可以在Keras中創建一個全連接神經網絡,并進行訓練和評估。您可以根據具體的問題和數據調整神經網絡的結構和超參數,以獲得更好的性能。

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