神经网络模型代码
时间: 2023-07-22 13:20:46 浏览: 40
以下是一个简单的神经网络模型的代码示例,使用Python和Keras框架:
```python
# 导入Keras模块
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建一个序列模型
model = Sequential()
# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
# 添加输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# 配置模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)
# 评估模型
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
```
这个模型具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。输入层有100个神经元,隐藏层有64个神经元,激活函数为ReLU。输出层有10个神经元,激活函数为softmax。模型使用交叉熵作为损失函数,随机梯度下降作为优化器,评估指标为准确率。训练时使用了5个epochs,每个batch的大小为32。最后,模型被用于评估测试数据的损失和准确率。
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