DNN_model = Sequential() #DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) #DNN_model.add(Dropout(0.5)) #DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) #DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax'))
时间: 2024-02-16 11:01:18 浏览: 34
这段代码定义了一个基于 Keras 的深度神经网络(DNN)模型,具体的网络结构如下:
- 第一层是一个全连接层(Dense),输入特征维度为 8(因为数据集有 8 个特征),输出维度为 8,激活函数为 ReLU。
- 第二层也是一个全连接层,输入维度为上一层的输出维度,即 8,输出维度为 4,激活函数为 ReLU。
- 第三层是一个全连接层,输入维度为上一层的输出维度,即 4,输出维度为 2,激活函数为 softmax。
其中,第一层和第二层之间的注释代码是一个 Dropout 层,它可以在模型训练时随机将一部分神经元的输出置为 0,以防止过拟合。在这里被注释掉了。
需要注意的是,第三层的激活函数为 softmax,这是因为我们将模型训练的任务定义为对样本进行分类,而 softmax 函数可以将输出层的连续值转换为概率分布,方便分类。
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DNN_model = Sequential() DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax'))伪代码清单
这是一个简单的Keras伪代码清单,用于创建一个深度神经网络模型。下面是各行代码的作用和含义:
```
DNN_model = Sequential() # 创建一个序列模型
DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) # 添加一个全连接层,有64个节点,输入为8维特征,激活函数为ReLU
DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加一个全连接层,有8个节点,输入为8维特征,激活函数为ReLU
DNN_model.add(Dropout(0.5)) # 添加一个Dropout层,随机断开50%的连接,防止过拟合
DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) # 添加一个全连接层,有8个节点,激活函数为ReLU
DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) # 添加一个全连接层,有4个节点,激活函数为ReLU
DNN_model.add(Dropout(0.5)) # 添加一个Dropout层,随机断开50%的连接,防止过拟合
DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 添加一个全连接层,有2个节点,激活函数为Softmax,用于多分类问题
```
上述代码中,`Dense`层表示一个全连接层,`Dropout`层表示一个随机断开连接的层,`Sequential`是Keras中的一个序列模型,用于堆叠各种层。这个深度神经网络模型共有6个全连接层和2个Dropout层,用于解决某个8维特征的分类问题。
from keras.utils.vis_utils import plot_model from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout import pydot import graphviz # 构建神经网络 DNN_model = Sequential() DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(8, activation='relu')) DNN_model.add(Dense(4, activation='relu')) DNN_model.add(Dropout(0.5)) DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax')) # 可视化神经网络结构 plot_model(DNN_model, to_file='DNN5_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)横纵坐标转为中文
您可以通过以下代码将横纵坐标转为中文:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号无法显示的问题
```
然后在可视化神经网络结构的代码中加入以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体为黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号无法显示的问题
from keras.utils.vis_utils import plot_model
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
import pydot
import graphviz
# 构建神经网络
DNN_model = Sequential()
DNN_model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu'))
DNN_model.add(Dense(8, input_dim=8, activation='relu'))
DNN_model.add(Dropout(0.5))
DNN_model.add(Dense(8, activation='relu'))
DNN_model.add(Dense(4, activation='relu'))
DNN_model.add(Dropout(0.5))
DNN_model.add(Dense(2, activation='softmax'))
# 可视化神经网络结构
plot_model(DNN_model, to_file='DNN5_model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)
```
这样,您就可以将横纵坐标转为中文了。
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