深度学习之Keras 中的 Sequential 模型
第一个层有 32 个神经元，并接受形状为 (784,) 的输入（这对应于 28x28 的图像数据），也就是说，它是一个层的线性堆叠，每个层只有一个输入张量和一个输出张量。第二个层有 10 个神经元，并使用 softmax 激活函数进行多分类。这些激活函数允许模型学习非线性关系，从而使其能够解决复杂的问题。模型传递一个层列表来构造该模型。模型是线性的（在层堆叠方面），在这个例子中，我们创建了一个。，
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Keras 中的 Sequential 模型是一种线性堆叠的模型，也就是说，它是一个层的线性堆叠，每个层只有一个输入张量和一个输出张量。你可以通过向 Sequential 模型传递一个层列表来构造该模型。
例如：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(32, input_shape=(784,)),
Dense(10, activation='softmax')
])在这个例子中，我们创建了一个 Sequential 模型，它包含两个 Dense 层（全连接层）。第一个层有 32 个神经元，并接受形状为 (784,) 的输入（这对应于 28x28 的图像数据）。第二个层有 10 个神经元，并使用 softmax 激活函数进行多分类。
尽管 Sequential 模型是线性的（在层堆叠方面），但它可以表示复杂的非线性模型，因为你可以在每个层中使用非线性激活函数（如 ReLU、sigmoid 或 softmax）。这些激活函数允许模型学习非线性关系，从而使其能够解决复杂的问题。
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