Keras 教程目录
下面是创建你的第一个卷积神经网络 (CNN) 的步骤:
配置环境
安装 Keras
导入库和模块
从 MNIST 导入图片数据
预处理输入数据
预处理类标签
定义模型架构
编译模型...这允许我们从脚本中重现结果:
然后, 从 Keras 中导入 Sequential 模块. 它是一个神经网络层的线性栈, 完美适配本教程将建立的前馈 CNN 类型.
?...第七步: 定义模型架构
现在, 我们就可以定义我们的模型架构了. 在实际研发工作中, 研究员会花大量的时间研究模型架构.
在这里, 为了教程的继续, 我们不会讨论理论或数学....打印当前模型的输出进行确认:
然后, 我们可以像搭积木一样向模型中添加更多的层:
再次声明, 我们不会太深究理论的东西, 但有必要强调一下我们刚刚添加的 Dropout 层....到目前为止, 对于模型的参数, 我们已经添加了 2 个卷积层. 要完成模型的架构, 让我们添加一个完全连接的层和输出层:
对于 Dense 层, 第一个参数是输出的大小.