model.compile()
时间: 2023-12-12 22:56:24 浏览: 21
`model.compile()`是Keras API中用于编译模型的函数。它接受三个参数:
- `optimizer`: 优化器,如`adam`、`sgd`等,用于优化模型的损失函数。
- `loss`: 损失函数,用于衡量模型的预测值与真实值之间的差距。
- `metrics`: 用于评估模型的指标,如`accuracy`、`precision`等。
`model.compile()`函数会将这些参数编译为一个可以被Keras训练的模型。例如:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
这表示使用`adam`优化器,`binary_crossentropy`作为损失函数,`accuracy`作为评估指标。
相关问题
model.compile
`model.compile` 是 Keras 中用于编译模型的方法。在编译模型时,需要指定优化器(optimizer)、损失函数(loss function)和评估指标(metrics)。优化器用于更新模型参数,损失函数用于衡量模型在训练数据上的表现,评估指标用于评估模型在测试数据上的表现。
示例代码:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
```
在上面的代码中,我们定义了一个包含两个全连接层的神经网络模型,输入维度是100,输出维度是10(使用 softmax 激活函数),损失函数使用交叉熵(categorical_crossentropy),优化器使用随机梯度下降(sgd),评估指标使用准确率(accuracy)。
model.compile函数
model.compile函数是Keras中用于编译模型的函数。它的作用是配置模型的训练过程,包括设置优化器、损失函数和评价指标等。
在编译模型时,你需要提供以下参数:
- optimizer:优化器,用于控制模型的梯度裁剪和更新方式。
- loss:损失函数,用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。
- metrics:评价指标,用于评估当前训练模型的性能。
示例代码如下:
```
from keras import optimizers
model.compile(optimizer=optimizers.SGD(lr=0.01), loss='mse', metrics=['accuracy'])
```
这段代码中,我们使用了SGD优化器,学习率为0.01,采用均方误差(MSE)作为损失函数,并使用准确率作为评价指标。