Sequential 模型是 Keras 中的一种最常用的模型架构，它允许用户通过将层顺序堆叠来构建模型。这种架构简单直观，适合快速原型设计。

Sequential 模型特点

  • 简单易用：通过将层顺序添加到模型中，可以快速构建模型。
  • 灵活性：可以随时添加、删除或修改层。
  • 通用性：适用于大多数深度学习任务。

使用 Sequential 模型

以下是一个简单的 Sequential 模型示例：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在这个例子中，我们首先创建了一个 Sequential 模型，然后添加了两个层：一个 Dense 层和一个 Flatten 层。最后，我们添加了一个输出层。

层类型

Keras 提供了多种层类型，包括：

  • 全连接层 (Dense)
  • 卷积层 (Conv2D)
  • 池化层 (MaxPooling2D)
  • 循环层 (LSTM, GRU)
  • 嵌入层 (Embedding)
  • 归一化层 (BatchNormalization)
  • 激活层 (Activation)

更多关于层的详细信息，请访问 Keras 官方文档。

图像示例

这里有一个关于 Sequential 模型的简单图示：

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，可以访问以下链接：