Keras 层（Layer）指南

Keras 层是构建神经网络的基本单元。它们可以单独使用，也可以组合成更复杂的模型。

Keras 层概述

Keras 提供了丰富的层类型，包括：

• 激活层（Activation Layers）：例如 Dense、Conv2D、MaxPooling2D 等。
• 卷积层（Convolutional Layers）：例如 Conv1D、Conv2D、Conv3D 等。
• 循环层（Recurrent Layers）：例如 LSTM、GRU、SimpleRNN 等。
• 嵌入层（Embedding Layers）：用于处理文本数据。

常用层示例

以下是一些常用的 Keras 层及其基本用法：

• Dense 层：全连接层，通常用于处理分类问题。

  from keras.layers import Dense
  
  model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))
  

• Conv2D 层：卷积层，用于处理图像数据。

  from keras.layers import Conv2D
  
  model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(height, width, channels)))
  

• LSTM 层：循环层，用于处理序列数据。

  from keras.layers import LSTM
  
  model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
  

扩展阅读

想了解更多关于 Keras 层的信息？请访问我们的Keras 层参考文档。

神经网络结构