深度学习图片识别Sequential模型

深度学习图片识别中，Sequential模型是一种常见的神经网络模型。它是由一系列层按照顺序组成的，每一层接受上一层的输出作为输入，最终输出一个预测结果。

在图片识别中，可以使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为Sequential模型的一种实现方式。卷积神经网络能够有效地处理图片数据，利用局部连接、权值共享和池化等技术，可以提取出图片中的特征，从而实现对图片的分类、识别等任务。

在搭建Sequential模型时，可以通过添加不同类型的层来构建不同的网络结构，如卷积层(Conv2D)、池化层(MaxPooling2D)、全连接层(Dense)等。同时，可以根据具体的任务需求进行调整和优化，如增加层数、修改激活函数、设置正则化等。