🌟理解keras中的sequential模型🚀
导读 在深度学习的世界里，Keras的Sequential模型就像一座通往AI世界的桥梁。它是一种线性堆叠的神经网络结构，简单直观，适合初学者入门。Seque...
在深度学习的世界里，Keras的Sequential模型就像一座通往AI世界的桥梁。它是一种线性堆叠的神经网络结构，简单直观，适合初学者入门。Sequential模型允许我们一层接一层地添加网络层，比如Dense（全连接层）、Conv2D（卷积层）等，每一步都清晰明了。像这样：`model = Sequential([Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dense(1)])`。
它的优点显而易见：代码简洁、易于调试。但也有局限性——只能构建顺序结构的网络，不能实现复杂的分支或跳连。不过别担心，对于大多数基础任务，Sequential已经足够强大。想象一下，用它来处理图像分类或者简单的文本分析，简直是小菜一碟！
掌握Sequential模型后，你会发现深度学习的大门已为你敞开！💪
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