深度学习:Keras基础--序贯模型(sequential) 📘🚀
导读 随着人工智能技术的发展，深度学习逐渐成为计算机科学领域的热点话题之一。对于初学者来说，Keras框架提供了入门深度学习的便捷途径。今天
随着人工智能技术的发展，深度学习逐渐成为计算机科学领域的热点话题之一。对于初学者来说，Keras框架提供了入门深度学习的便捷途径。今天，让我们一起探索Keras中的一个重要概念——序贯模型（Sequential）。SEQUENTIAL Model是构建神经网络的一种简单而直接的方法，它允许我们按顺序堆叠层，形成一个完整的网络结构。🌈
首先，我们需要导入Keras库，这是使用Sequential模型的基础。一旦完成了库的导入，就可以开始定义我们的模型了。通过Sequential()函数创建模型实例，然后使用.add()方法添加所需的层，如Dense（全连接层）或Conv2D（二维卷积层）。每一层都代表了数据处理的一个步骤，最终构成一个强大的预测模型。🛠️
为了验证我们的模型是否有效，接下来需要进行编译。在这个阶段，我们可以选择损失函数和优化器，以及监控训练过程的指标。这一步骤对于确保模型能够从数据中学习至关重要。🎯
最后，别忘了训练模型。通过调用.fit()方法，我们可以让模型学习输入数据与输出结果之间的关系。训练完成后，模型将准备好对新的、未见过的数据进行预测。🧠
掌握Sequential模型是开启深度学习之旅的重要一步。希望这篇文章能帮助你更好地理解如何使用Keras构建神经网络。如果你有任何疑问，欢迎随时提问！💬
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