model = Sequential() # 建立模型 model.add(Dense(input_dim = 29, units = 12)) model.add(Activation('relu')) # 用relu函数作为激活函数 model.add(Dense(units = 6)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(units = 1)) model.add(Activation('sigmoid')) # 由于是0-1输出,用sigmoid函数作为激活函数 model.summary()
时间: 2024-04-02 07:32:29 浏览: 14
这段代码是使用Keras建立一个神经网络模型,该模型包含三个全连接层。第一层包含12个神经元,第二层包含6个神经元,最后一层包含1个神经元。其中,第一层和第二层的激活函数均为ReLU,最后一层的激活函数为Sigmoid。这个模型输入的维度为29,输出的维度为1。
这个模型可以用来进行二分类任务,例如预测某个人是否患有某种疾病。在模型训练时,需要指定损失函数、优化器等参数,并用一定的数据集对模型进行训练,以得到最优的模型参数。
相关问题
model = Sequential() #建立模型 ---> 19 model.add(Dense(input_dim=6, output_dim=12)) 20 model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数,能够大幅提供准确度 21 model.add(Dense(input_dim=12, output_dim=1)) TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'units'
这段代码存在问题,需要将output_dim改为units,即:
```
model = Sequential() #建立模型
model.add(Dense(units=12, input_dim=6))
model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数,能够大幅提供准确度
model.add(Dense(units=1))
```
这里使用的是Keras库,其中Dense层表示全连接层,units参数表示该层的输出维度,input_dim参数表示该层的输入维度,Activation层表示激活函数层。在你的代码中,output_dim应该改为units。
model = Sequential() model.add(Dense(units=32, activation='relu', input_dim=5)) model.add(Dense(units=16, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=16, activation='sigmoid')) model.summary()
这是一个基于Keras的神经网络模型的定义和摘要。模型包含了4个密集连接层(Dense)。第一个层有32个隐藏单元,激活函数为ReLU,输入维度为5。第二个和第三个层都有16个隐藏单元,激活函数为ReLU。最后一个层有16个隐藏单元,激活函数为Sigmoid。
以下是模型的摘要信息:
```
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense (Dense) (None, 32) 192
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 16) 528
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 8) 136
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense) (None, 16) 144
=================================================================
Total params: 1,000
Trainable params: 1,000
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
```
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