Keras 编译指南

Keras 是一个高级神经网络 API，它可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 后端之上。编译阶段是训练模型的关键步骤之一，下面将介绍如何在 Keras 中编译模型。

编译步骤

1. 选择模型: 首先，你需要创建一个模型。可以使用 Keras 的 Sequential 或 Model 类来构建你的模型。
2. 编译模型: 接下来，使用 compile 方法编译你的模型。这个方法需要以下参数：
   • 损失函数 (loss): 指定模型训练过程中用于评估性能的损失函数。
   • 优化器 (optimizer): 选择用于训练模型的学习算法。
   • 评估指标 (metrics): 可选，指定用于评估模型性能的指标。

示例

以下是一个简单的示例，展示如何编译一个模型：

model = Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

资源

更多关于 Keras 编译的信息，可以参考 Keras 官方文档。

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