【李宏毅ML笔记】14 Keras2.0 and 15 Keras Demo
深度学习实验： 1 构建输入空间。如图像等转换为向量，多张图像向量构成一个矩阵。一般图像，将其每一个像素，作为一个维度，如28*28，拉成28*28维度的向量。 2 确定输出。如输出二分类，多分类，则定义个对应个数的维度的输出向量。 3 确定隐藏层。 keras： 声明：model = Sequential() 添加神经元层：mode.add(Dense(p1,p2,p3)) // dense
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