Keras 模型层指南 📚

Keras 的模型层是构建神经网络的核心组件，通过组合不同类型的层，可以创建灵活且强大的深度学习模型。以下为常见层类型及使用示例：

1. 全连接层 (Dense Layer)

用于处理全连接的神经网络层，适用于分类和回归任务。

keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(input_dim,))

2. 卷积层 (Convolutional Layer)

通过卷积操作提取局部特征，常用于图像处理。

keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1))

3. 循环层 (Recurrent Layer)

处理序列数据，如自然语言或时间序列。

keras.layers.SimpleRNN(units=32, activation='tanh', return_sequences=True)

4. 汇总层 (Pooling Layer)

降低空间维度，增强模型泛化能力。

keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2))

5. 正则化层 (Regularization Layer)

防止过拟合，如 Dropout 和 Batch Normalization。

keras.layers.Dropout(rate=0.5)

扩展学习

如需深入了解 Keras 中的模型构建方法，可参考 Keras 顺序模型指南。