理解keras中的sequential模型 📘🧠

Sequential模型是Keras库中最基本的神经网络模型之一。它是一种线性堆叠的层结构，非常适合初学者理解和使用。就像搭建积木一样，你可以一层接一层地添加不同的层到模型中，比如全连接层(Dense)、卷积层(Conv2D)或池化层(MaxPooling2D)等。Sequential模型提供了一种直观的方式来构建和管理神经网络的各个部分。

首先，我们需要导入Keras库中的Sequential类，以及所需的层。例如：

```python

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

```

接下来，创建一个Sequential模型实例：

```python

model = Sequential()

```

然后，我们可以向模型中添加层，比如添加一个全连接层：

```python

model.add(Dense(units=32, activation='relu', input_dim=100))

```

上述代码表示我们添加了一个具有32个节点的全连接层，激活函数为ReLU，并且指定了输入数据的维度为100。

最后，编译模型以指定损失函数、优化器和评估指标：

```python

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

```

这样，我们就完成了一个简单的Sequential模型的构建。Sequential模型的线性结构使得它非常适合处理顺序数据，如时间序列预测或文本分类等问题。希望这篇简短的介绍能帮助你更好地理解Keras中的Sequential模型！🚀🔍

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