21、高级深度学习最佳实践：Keras 函数式 API 深度解析

高级深度学习最佳实践：Keras 函数式 API 深度解析

在深度学习领域，Keras 函数式 API 为构建复杂的神经网络模型提供了强大的支持。它不仅能突破顺序模型的限制，还能实现多输入、多输出模型，以及复杂的网络拓扑结构。下面将详细介绍 Keras 函数式 API 的多种应用场景和实现方法。

1. 多输出模型

多输出模型可以同时预测数据的不同属性。例如，一个以社交媒体帖子为输入的网络，尝试同时预测发帖人的年龄、性别和收入水平。

from keras import layers
from keras import Input
from keras.models import Model

vocabulary_size = 50000
num_income_groups = 10
posts_input = Input(shape=(None,), dtype='int32', name='posts')
embedded_posts = layers.Embedding(256, vocabulary_size)(posts_input)
x = layers.Conv1D(128, 5, activation='relu')(embedded_posts)
x = layers.MaxPooling1D(5)(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.MaxPooling1D(5)(x)
x = layers.Conv1D(256, 5,