model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 32)) model.add(SimpleRNN(32)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(input_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.2)
时间: 2024-01-24 07:04:16 浏览: 26
这段代码是使用Keras库构建一个简单的循环神经网络(RNN)模型。让我来解释一下每个部分的作用:
- `model = Sequential()`:创建一个顺序模型对象,用于将各个层按顺序堆叠。
- `model.add(Embedding(max_features, 32))`:添加一个嵌入层(Embedding),将输入转换为固定大小的向量表示。`max_features`表示输入的词汇表大小,`32`是生成的嵌入向量的维度。
- `model.add(SimpleRNN(32))`:添加一个简单的循环神经网络层,其中`32`表示隐藏状态(隐藏层)的维度。
- `model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))`:添加一个全连接层,输出一个二进制分类结果。
- `model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])`:配置模型的优化器、损失函数和评估指标。
- `history = model.fit(input_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.2)`:使用训练数据进行模型训练,其中`input_train`是输入数据,`y_train`是对应的标签。通过指定训练的迭代次数、批次大小和验证集比例来进行训练。训练的过程中会记录训练和验证的损失和准确率等指标,并保存在`history`变量中。
这段代码实现了一个简单的文本分类模型,使用了嵌入层将文本数据转换为稠密向量表示,然后通过循环神经网络进行处理,最后使用全连接层输出二进制分类结果。