keras搬砖系列-重新认识Sequential()模型

keras搬砖系列-重新认识Sequential()模型

重新认识一下Sequential()模型，虽然之前经常写，但是时候总结一下。

Sequential()传递一个layer 的列表来进行构建

通过.add的方法就可以加入新的一层。第一层需要指定输入的维度

model = Sequential()
model.add(Dense(20,input_dim=10))

Dense(out_dim,input_dim)来进行指定

模型的编译需要对模型进行配置，一般来说需要接收三个参数：

1,优化器,optimizer:rmsprop,adagrad

2,损失函数,loss:categorical_crossentropy,mse

3,指标列表metrics:对分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=['accuracy'].