溫馨提示×

怎么編譯Keras模型并指定優(yōu)化器和損失函數(shù)

小億
104
2024-03-19 15:22:38

在Keras中，可以使用compile()方法來編譯模型并指定優(yōu)化器和損失函數(shù)。以下是一個(gè)示例代碼：

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

# 創(chuàng)建一個(gè)簡單的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 編譯模型并指定優(yōu)化器和損失函數(shù)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓(xùn)練模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上面的代碼中，我們通過compile()方法指定了優(yōu)化器為adam，損失函數(shù)為categorical_crossentropy，并將準(zhǔn)確率作為評估指標(biāo)。然后使用fit()方法訓(xùn)練模型。

除了adam優(yōu)化器和categorical_crossentropy損失函數(shù)之外，Keras還支持其他優(yōu)化器和損失函數(shù)，可以根據(jù)具體需求進(jìn)行選擇。

0 踩