首页def LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(LSTM(32,input_shape=(input_size,1), return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(13, activation='softmax')) # Change this line return model的形式写出类似的决策树的代码

def LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(LSTM(32,input_shape=(input_size,1), return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(13, activation='softmax')) # Change this line return model的形式写出类似的决策树的代码

时间: 2024-02-21 09:02:24 浏览: 71

基于CNN_LSTM_CTC的OCR识别ICPR挑战赛优化源码

该项目是基于CNN_LSTM_CTC的OCR识别，专为ICPR MTWI 2018挑战赛1优化。主要使用Python语言编写，共包含35个文件，其中包括11个jpg图像文件，10个Python源代码文件，4个Python字节码文件，3个tfrecord数据文件，以及一些配置文件和模型文件。此项目是从weinman/cnn_lstm_ctc_ocr项目Fork而来，针对ICPR MTWI 2018挑战赛1进行了专门的优化。

以下是类似的决策树代码，它使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier类： ``` from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier def decision_tree_model(input_size): model = DecisionTreeClassifier(max_depth=10, random_state=42) return model ``` 这里使用了max_depth参数来限制树的深度，以避免过拟合。random_state参数可用于在每次运行代码时获得相同的结果。

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