深度學習02-Keras的基本步驟+參數詳解

Keras的基本步驟

模型的設定方式

順序模型VS函數式API（複雜模型）
順序模型是多個網絡層的線性堆疊，比較簡單
函數式API用於定義複雜模型
Sequential模型實現方法一

model = Sequential([
        Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),
        Dense(10),Activation('softmax'),])

Sequential模型實現方法二

model = Sequential()
model.add(Dense(32,input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))

如何選擇優化器

全連接層

## 激活層

激活函數可以通過設置單獨的激活層，也可以在構造對象時通過傳遞activation參數實現

model.add(Activation('relu'))

## 激活函數列表

Dropout層

fit命令