Keras实现神经网络步骤

最新推荐文章于 2025-03-02 08:51:05 发布

旧梦如烟

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分类专栏：深度学习之Keras

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本文介绍使用Keras库搭建神经网络的过程，包括定义输入层、两层隐含层及输出层，采用ReLU激活函数和Softmax分类，使用RMSprop优化器及交叉熵损失函数进行模型编译。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from  keras.models  import Sequential,Model

from keras.layers  import Dense,Activation,Input


input  = Input(shape=(784,))

x1 = Dense(64,activation='relu')(input)  #第一根隐含层，以input作为参数

x2 = Dense(64,activation='relu')(x1)# 第二个隐含层，以第一个隐含层的输出作为参数

y = Dense(10,activation='softmax')(x2) #输出层



model = Model(inputs = input,outputs = y)#定义模型



model.compile(optimizer='rmsprop',loss = 'categorical_crosseentropy')#对模型进行编译。optimizer优化器，loss损失函数


metrics = ['accuracy']



model.fit(data,labels) #训练网络