activation='relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(64...
Keras中常用的层类型包括: Dense层(全连接层):所有输入与输出都连接在一起,常用于构建神经网络的隐藏层和输出层。 Conv2D层(二维卷积层):用于图像处理任务,通过卷积操作提取图像特征。 MaxPooling2D层(二维最大池化层):用于减小特征图的尺寸,减少计算量。 Flatten层(展平层):将二维特征图展平成一维向量。 Dropout...
Sequential意为顺序的,即序贯模型。 network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,)))# 第一层需要加一个input_shape关键字参数 network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))# ①输出层的units=10,意味着存在10个类别,实际意义为输出的结果是从0~10这是个数字。②我们想...
input_A = keras.layers.Input(shape=[5], name="wide_input") input_B = keras.layers.Input(shape=[6], name="deep_input") hidden1 = keras.layers.Dense(30, activation="relu")(input_B) hidden2 = keras.layers.Dense(30, activation="relu")(hidden1) concat = keras.layers.concatenate([in...
x = Dense(1, activation='tanh')(x) output = Lambda(lambdax: x * self.bound)(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=output) model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.a_lr))returnmodeldef_build_critic(self):"""Critic model. ...
inputs = Input(shape=(128,))layer1 = Dense(64, activation='relu')(inputs)layer2 = Dense(64, activation='relu')(layer1)predictions = Dense(10, activation='softmax')(layer2)model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)# Define custom loss ...
y = Dense(16, activation='softmax')(x) #Dense模型的输出 model = Model(x, y) #见下条说明 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 二. Model(Network)类 keras.engine.training#模块keras.engine.training,Keras引擎的训练相关部分。 class Model(Network) ...
add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 使用 sigmoid 激活函数进行二分类 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # 创建并训练模型预测 1h 风暴 model_1h = build_lstm_model(X_train.shape[1:]) history_1h = model_1h.fit(X_train, y_...
() couche5 = tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu') couche6 = tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu') couche7 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name="output") model.add(tf.keras.Input(shape=(28,28, 1), name="digit")) model.add(couche0) model.add...
python from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model from keras.utils import multi_gpu_model input_tensor = Input(shape=(1000,)) output_tensor = Dense(10, activation='softmax')(input_tensor) model = Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor) parallel_model = ...