深度学习之Keras 中的 Sequential 模型

AndrewPerfect2024-06-28 13:26

Keras 中的 Sequential 模型是一种线性堆叠的模型 ，也就是说，它是一个层的线性堆叠，每个层只有一个输入张量和一个输出张量。你可以通过向 Sequential 模型传递一个层列表来构造该模型。

例如：

python 复制代码

from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense  
  
model = Sequential([  
    Dense(32, input_shape=(784,)),  
    Dense(10, activation='softmax')  
])

在这个例子中，我们创建了一个 Sequential 模型，它包含两个 Dense 层（全连接层）。第一个层有 32 个神经元，并接受形状为 (784,) 的输入（这对应于 28x28 的图像数据）。第二个层有 10 个神经元，并使用 softmax 激活函数进行多分类。

尽管 Sequential 模型是线性的（在层堆叠方面），但它可以表示复杂的非线性模型 ，因为你可以在每个层中使用非线性激活函数（如 ReLU、sigmoid 或 softmax）。这些激活函数允许模型学习非线性关系，从而使其能够解决复杂的问题。