keras构建多层神经网络
时间: 2023-06-23 21:55:09 浏览: 67
使用 Keras 构建多层神经网络需要完成以下步骤:
1. 导入必要的库:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
```
2. 定义模型:
```
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
```
这个模型包含两个全连接层。第一层有 64 个神经元,使用 ReLU 激活函数,输入维度为 100。第二层有 10 个神经元,使用 softmax 激活函数。
3. 编译模型:
```
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
```
这里使用分类交叉熵作为损失函数,随机梯度下降作为优化器,采用准确率作为评估指标。
4. 训练模型:
```
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
```
这里使用 x_train 和 y_train 训练数据,训练 5 个 epoch,每个 epoch 的 batch_size 为 32。
5. 评估模型:
```
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
```
这里使用 x_test 和 y_test 测试数据,返回测试集上的损失值和指标值。
6. 使用模型进行预测:
```
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
```
这里使用 x_test 测试数据进行预测,返回预测结果。
以上就是使用 Keras 构建多层神经网络的基本步骤。
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