深度学习利用keras搭建带有隐藏层的全连接神经网络

深度学习是一种人工神经网络的技术分支，它通过多层次的处理单元来解决复杂的学习任务。在Keras库中，构建带有隐藏层的全连接（Dense）神经网络非常直观。以下是基本步骤：

1. **导入所需的库**：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. **创建Sequential模型**：
Keras使用`Sequential`模型作为基础结构，允许按顺序添加各个层。

3. **添加输入层**：

model = keras.Sequential()
input_layer = keras.layers.Input(shape=(your_input_shape,))
model.add(input_layer)

在这里，你需要提供输入数据的维度。

4. **添加隐藏层**：

hidden_layers = [keras.layers.Dense(units=units, activation='relu') for units in hidden_units_list]
for layer in hidden_layers:
    model.add(layer)  # 使用循环添加多个隐藏层

`hidden_units_list`是一个列表，包含了每一层的节点数（也称为神经元数），`activation='relu'`通常用于激活函数，如ReLU、sigmoid或tanh等。

5. **添加输出层**：

output_layer = keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')
model.add(output_layer)  # 网络的最终分类层，num_classes是你问题的类别数

6. **编译模型**：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

这里选择合适的优化器（例如Adam）、损失函数（如交叉熵）和评估指标（准确率）。

7. **训练模型**：

model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=num_epochs)

使用训练集(`x_train`, `y_train`)进行训练，并提供验证集(`x_val`, `y_val`)监控性能。