model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten( ), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_1, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_2, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_3, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(num_outputs) ]) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),metrics=['accuracy']) 详细介绍一下

这段代码是用 TensorFlow 中的 Sequential 模型定义了一个多层感知器（MLP）。它有四个隐藏层和一个输出层，其中每个隐藏层包含 n_hidden_1、n_hidden_2 和 n_hidden_3 个神经元，激活函数为 relu。输出层包含 num_outputs 个神经元，没有指定激活函数。模型的损失函数为均方误差（mean squared error），优化器为 Adam（一种常用的梯度下降算法），学习率为 0.001。还指定了评估指标为准确率（accuracy），即模型在预测时的正确率。