赵大宝的博客

from keras.utils.np_utils import to_categorical注意：当使用categorical_crossentropy损失函数时，你的标签应为多类模式，例如如果你有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。可以使用这个方法进行转换：from keras.utils.np_utils import to_catego

Dense层 Dense就是常用的全连接层 源码分析：model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(1, look_back))) model.add(Dense(2213)) ## 2213是输出长度 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam') mo

一、Example模型：[1 input] -> [2 neurons] -> [1 output]from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1, activation='relu')) model.add(D