原文:tf.keras.Sequential搭建回归模型

首先,我们应该清楚分类模型和回归模型的本质区别,才能在搭建模型的时候得心应手。 分类模型:预测的是类别,模型的输出是在各个类别上的概率分布。所以分类模型在最后一层上的输出值个数是多个。 预测模型:预测的是数值,模型的输出是一个实数值。所以回归模型在最后一层上的输出值个数是一个。 清楚了分类模型和预测模型的区别之后,我们就以一个实例来讲解回归模型的搭建过程。该实例是一个房价预测的模型,采用的数据集是 ...

2020-03-19 19:35 0 727 推荐指数:

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tf.keras.Sequential搭建深度神经网络

所谓深度神经网络就是层次比较多的神经网络,我们搭建深度神经网络的过程就是多次添加网络层次的过程,与搭建回归模型和预测模型的过程一样。 下面就看一下使用tf.keras.Sequential构建深度神经网络模型的完整过程: 模型的构建是我们已经非常熟悉的一个过程,所以上 ...

Fri Mar 20 18:36:00 CST 2020 0 1703
tf.keras.Model和tf.keras.Sequential

有两种方法初始化Model: 1. 利用函数API,从Input开始,然后后续指定前向过程,最后根据输入和输出来建立模型: 2. 通过构建Model的子类来实现:类似于pytorch的nn.Module:通过在__init__中定义层的实现,然后再call函数中实现前向过程 ...

Tue Apr 21 20:44:00 CST 2020 0 4317
tf.keras模型——Sequential

tf.keras.Sequential   序列化建模,一般步骤为:   1、实例化一个Sequential类,该类是继承于Model类;   2、添加所需要的神经网络层;   3、用compile进行编译模型;   4、用fitx训练模型;   5、用predict预测 ...

Tue Jul 16 18:50:00 CST 2019 0 1057
使用tf.keras.model.Sequential搭建分类模型

一:使用tf.keras.model.Sequential搭建分类模型主要包括七个步骤: 导入包模块 加载数据集(这里使用的是keras.datasets.fashion_mnist数据包) 切分训练集和验证集 对数据进行归一化处理 搭建分类模型 训练模型模型 ...

Thu Mar 19 03:28:00 CST 2020 0 1891
【tensorflow】tf.keras + Sequential() 6 步搭建神经网络

tf.keras 是 tensorflow API,可以快速搭建神经网络模型。 六步: import 相关模块。 指定要喂入网络的训练集和测试集。 在 Sequential() 中搭建网络结构。 在 compile() 中配置训练方法。 在 fit() 中执行训练 ...

Tue Aug 18 17:15:00 CST 2020 0 2198
Keras Sequential顺序模型

keras是基于tensorflow封装的的高级API,Keras的优点是可以快速的开发实验,它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。 模型构建 最简单的模型Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构,你应该使用 ...

Wed Jan 16 17:38:00 CST 2019 0 651
Keras Sequential模型和add()

Sequential模型可以输入由多个训练层组成的列表作为输入参数,并使用add()添加新的训练层。 ...

Tue Apr 21 04:52:00 CST 2020 0 1069
Keras Model Sequential模型接口

Sequential 模型 API 在阅读这片文档前,请先阅读 Keras Sequential 模型指引。 Sequential 模型方法 compile 用于配置训练模型。 参数 optimizer: 字符串(优化器名)或者优化器对象。详见 ...

Sat Apr 27 00:39:00 CST 2019 0 756
 
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