Keras 顺序层 - Python

Keras是一种流行的神经网络库，其中层是构建神经网络的基本组成部分。其中之一是顺序层。

什么是顺序层？

顺序层是Keras中最简单的神经网络层。它们按顺序组成，一层接着一层。

为什么要用顺序层？

使用顺序层可以轻松构建神经网络。您只需要定义顺序，并添加层即可。它也对初学者非常友好，因为没有太多的配置和选项。

如何使用顺序层？

例如，您可以构建一个具有三个密集层的简单神经网络，代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

使用Sequential()创建一个新的顺序模型。然后添加一个输入层（我们有784个输入）和32个神经元，使用ReLU激活。接下来，添加一个具有16个神经元的隐藏层，再次使用ReLU激活。最后，输出层具有10个神经元，使用softmax激活。

您也可以使用下面的方法添加层：

model = Sequential([
    Dense(32, input_dim=784, activation='relu'),
    Dense(16, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

总结

顺序层是Keras中最基本和最简单的神经网络层。它们按顺序连接，构成神经网络，只需定义顺序并将层添加到模型即可。顺序层对于初学者和快速构建模型非常有用，但并不意味着顺序层不适合高级模型。