Keras:串联的输出没有参数？

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一种简单而高效的方式来构建和训练神经网络模型。Keras的串联的输出没有参数是指在Keras中，当我们使用Sequential模型来构建神经网络时，如果我们在模型中添加了多个输出层，这些输出层之间是没有参数共享的。

具体来说，当我们使用Sequential模型来构建神经网络时，我们可以通过add()方法依次添加各个层。如果我们添加了多个输出层，例如：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))

在上述代码中，我们添加了两个输出层，分别是一个具有10个神经元的输出层和一个具有5个神经元的输出层。这两个输出层之间是独立的，它们没有参数共享。这意味着它们分别学习不同的特征和模式，并且在训练过程中会独立更新它们自己的权重。

Keras的这种设计使得我们可以方便地构建具有多个输出的神经网络模型，每个输出层可以用于解决不同的任务或预测不同的目标。例如，在图像分类任务中，我们可以同时预测图像的类别和图像的属性。

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