sequential模型

sequential模型是一种用于构建神经网络的模型。它是Keras中最常用的模型类型之一，也是最简单易懂的模型之一。在sequential模型中，各个神经网络层按照顺序依次连接在一起，构成一个完整的神经网络。这种模型适用于一些简单的、序列性的任务，比如文本分类、图像分类等。但是对于一些任务，比如目标检测、语义分割等，sequential模型就不太适用了。在使用sequential模型时，需要注意层的顺序和参数的设置，以保证模型的正确性和性能。