Keras API 编译指南

Keras API 的编译步骤是模型训练前的关键步骤，它定义了模型的优化器、损失函数和评估指标。以下是对 compile 方法的详细说明。

编译方法

compile 方法用于配置模型的编译器参数。以下是一个简单的示例：

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

在上面的示例中，我们使用了 Adam 优化器、交叉熵损失函数，并指定了准确率作为评估指标。

参数说明

• optimizer: 指定模型的优化器，例如 'adam'、'sgd' 等。
• loss: 指定损失函数，例如 'categorical_crossentropy'、'mean_squared_error' 等。
• metrics: 指定评估指标，可以是一个字符串列表或一个指标列表。

示例

假设我们有一个简单的分类模型，以下是如何编译这个模型的示例：

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

在上面的代码中，我们首先创建了一个序列模型，并添加了两个全连接层。然后，我们使用 compile 方法配置了模型的优化器、损失函数和评估指标。

扩展阅读

如果你想要了解更多关于 Keras 编译器的信息，可以访问以下链接：

• Keras 官方文档 - 编译模型

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