tf.keras.Sequential搭建深度神經網絡
所謂深度神經網絡就是層次比較多的神經網絡，我們搭建深度神經網絡的過程就是多次添加網絡層次的過程，與搭建回歸模型和預測模型的過程一樣。 下面就看一下使用tf.keras.Sequential構建深度神經網絡模型的完整過程： 模型的構建是我們已經非常熟悉的一個過程，所以上 ...
原文：tf.keras.Sequential搭建回歸模型
首先，我們應該清楚分類模型和回歸模型的本質區別，才能在搭建模型的時候得心應手。 分類模型：預測的是類別，模型的輸出是在各個類別上的概率分布。所以分類模型在最后一層上的輸出值個數是多個。 預測模型：預測的是數值，模型的輸出是一個實數值。所以回歸模型在最后一層上的輸出值個數是一個。 清楚了分類模型和預測模型的區別之后，我們就以一個實例來講解回歸模型的搭建過程。該實例是一個房價預測的模型，采用的數據集是 ...
2020-03-19 19:35 0 727 推薦指數：
相關推薦
tf.keras.Model和tf.keras.Sequential
有兩種方法初始化Model： 1. 利用函數API，從Input開始，然后后續指定前向過程，最后根據輸入和輸出來建立模型： 2. 通過構建Model的子類來實現：類似於pytorch的nn.Module：通過在__init__中定義層的實現，然后再call函數中實現前向過程 ...
tf.keras模型——Sequential
tf.keras.Sequential 序列化建模，一般步驟為： 1、實例化一個Sequential類，該類是繼承於Model類； 2、添加所需要的神經網絡層； 3、用compile進行編譯模型； 4、用fitx訓練模型； 5、用predict預測 ...
使用tf.keras.model.Sequential搭建分類模型
一：使用tf.keras.model.Sequential搭建分類模型主要包括七個步驟： 導入包模塊 加載數據集（這里使用的是keras.datasets.fashion_mnist數據包） 切分訓練集和驗證集 對數據進行歸一化處理 搭建分類模型 訓練模型 將模型 ...
【tensorflow】tf.keras + Sequential() 6 步搭建神經網絡
tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神經網絡模型。 六步： import 相關模塊。 指定要喂入網絡的訓練集和測試集。 在 Sequential() 中搭建網絡結構。 在 compile() 中配置訓練方法。 在 fit() 中執行訓練 ...
Keras Sequential順序模型
keras是基於tensorflow封裝的的高級API，Keras的優點是可以快速的開發實驗，它能夠以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運行。 模型構建 最簡單的模型是 Sequential 順序模型，它由多個網絡層線性堆疊。對於更復雜的結構，你應該使用 ...
Keras Sequential模型和add()
Sequential模型可以輸入由多個訓練層組成的列表作為輸入參數，並使用add()添加新的訓練層。 ...
Keras Model Sequential模型接口
Sequential 模型 API 在閱讀這片文檔前，請先閱讀 Keras Sequential 模型指引。 Sequential 模型方法 compile 用於配置訓練模型。 參數 optimizer: 字符串（優化器名）或者優化器對象。詳見 ...