💻📚深入学习Keras中Sequential模型及方法🚀
发布时间：2025-03-13 06:51:32来源：
在人工智能领域，深度学习框架Keras以其简洁易用的特点备受开发者青睐。其中，Sequential模型作为Keras的核心组件之一，是构建神经网络的首选工具之一。Sequential模型是一种线性堆叠的网络结构，非常适合初学者入门深度学习。✨
首先，我们需要通过`from keras.models import Sequential`导入Sequential模块。接着，使用`model = Sequential()`创建一个空的序列模型。此时，你可以逐步添加不同的层（如Dense全连接层、Conv2D卷积层等）到模型中，利用`.add()`方法实现。例如：
```python
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
```
每一层都像乐高积木一样拼接起来，最终形成完整的网络结构。💡
此外，优化器的选择也至关重要，常见的有Adam和SGD。结合损失函数与评价指标后，即可完成模型编译。最后，调用`.fit()`方法训练模型，借助可视化工具观察其表现。💪
掌握Sequential模型不仅能够快速搭建基础网络，还能为进一步探索复杂模型打下坚实基础！🔥
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
