使用Keras构建具有L2正则化的前馈神经网络分类模型

使用Keras构建具有L2正则化的前馈神经网络分类模型

神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种分类问题。Keras是一个流行的高级神经网络API，它提供了一个简单而强大的界面来构建和训练神经网络模型。本文将介绍如何使用Keras构建一个前馈神经网络分类模型，并将L2正则化应用于模型中。我们将使用Python语言进行编程。

首先，我们需要安装Keras和相关的依赖库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install keras

接下来，我们将导入所需的库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import r