Keras 是一个高级神经网络 API，提供灵活的架构、易于配置的模型和强大的预处理工具。本页面将为您介绍一些常见的 Keras 模型及其应用。

常见 Keras 模型

以下是一些 Keras 中常用的模型类型：

  • 卷积神经网络 (CNN): 适用于图像识别、图像分类等任务。
  • 循环神经网络 (RNN): 适用于处理序列数据，如时间序列分析、文本分析等。
  • 长短期记忆网络 (LSTM): 一种特殊的 RNN，用于解决 RNN 在处理长序列时的梯度消失问题。

模型示例

以下是一个简单的 CNN 模型的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Keras 模型的信息，请访问我们的 Keras 模型教程。

相关图片

CNN 模型结构图

LSTM 模型结构图