Keras Wrapper有什么函数

Keras Wrapper 是一个基于 Keras 框架的神经网络开发工具箱，提供了许多函数和方法帮助用户快速构建和训练神经网络模型。其中包括：

1. build_model(): 构建神经网络模型。
2. fit(): 训练模型。
3. evaluate(): 评估模型在测试集上的性能。
4. predict(): 对输入数据进行预测。
5. save_model(): 将训练好的模型保存。
6. load_model(): 加载已经保存的模型。
7. compile(): 编译模型，在训练中指定损失函数、优化器等。
8. summary(): 打印模型的结构和参数数量等信息。
9. get_layer(): 获取模型中的某一层。

以上是 Keras Wrapper 的一些常用函数，还有很多其他的函数和方法可以根据用户的具体需求使用。

相关问题

keras有哪些激活函数

Keras中有很多种激活函数可以选择，以下是其中一些常见的激活函数：

1. Sigmoid函数
2. Tanh函数
3. ReLU函数
4. LeakyReLU函数
5. ELU函数
6. Softmax函数
7. Swish函数
8. GELU函数

除了这些常见的激活函数，Keras还提供了一些特殊的激活函数，如SELU函数，它在某些情况下能够获得更好的结果。此外，Keras还允许用户自定义激活函数。

keras回归用什么激活函数

Keras回归模型中可以使用各种激活函数，而选择哪个激活函数取决于具体的问题和模型结构。常用的激活函数包括线性激活函数（identity）、ReLU激活函数、Sigmoid激活函数和tanh激活函数等。

线性激活函数（identity）是一个简单的恒等函数，对输入不做任何处理，直接输出。它适合于输出层的回归问题，可以使输出层的数值范围不受限制，直接表示回归结果。

ReLU激活函数（Rectified Linear Unit）是一种常用的非线性激活函数。它将负值设为0，正值保持不变。ReLU激活函数可以通过引入非线性特征提高模型的能力，使其可以对非线性关系进行建模。

Sigmoid激活函数是一种常用的非线性激活函数，将输入映射到0到1之间的范围。它通常在输出层用于二分类问题，可以将输出解释为概率。

tanh激活函数是一种S型曲线的非线性激活函数，将输入映射到-1到1之间的范围。它适用于输出层和隐藏层，可以表示输出的正负方向并保留非线性特征。

综上所述，Keras中回归模型可以根据具体问题选择恒等函数、ReLU、Sigmoid或tanh等激活函数，以提高模型性能和效果。