用于顺序模型的Keras v.tf.keras编译命令是model.compile(optimizer, loss, metrics)。
- 概念:Keras是一个高级神经网络API,提供了一种快速构建深度学习模型的方式。顺序模型是Keras中的一种基本模型类型,它由一系列层按顺序堆叠而成。
- 分类:Keras中的模型可以分为顺序模型和函数式API模型。顺序模型适用于简单的层堆叠,而函数式API模型则适用于更复杂的模型结构。
- 优势:Keras提供了简洁易用的API,使得深度学习模型的构建更加简单和高效。它支持多种常见的深度学习网络层和优化器,可以方便地进行模型的编译和训练。
- 应用场景:Keras适用于各种机器学习和深度学习任务,包括图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等。
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