时间序列预测：迁移学习模型 (10层Dense) 代码实现

以下是一个使用 10 层 Dense 的迁移学习模型，用于时间序列预测的代码实现。这个模型的基础结构是预训练好的模型，我们只需在其顶部添加自定义层，然后在新的任务数据集上进行微调即可。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载预训练好的模型
base_model = tf.keras.applications.DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False)

# 冻结所有层，只需微调顶部的几层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加自定义层
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(x)
predictions = Dense(1, activation='linear')(x)

# 构建迁移学习模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])

# 打印模型结构
model.summary()

在这个例子中，我们使用了预训练的 DenseNet121 模型作为基础模型，然后在其顶部添加了 3 个 Dense 层和一个输出层，用于预测时间序列。我们还冻结了所有的基础模型层，只需训练自定义层。最后，我们编译模型并打印其结构。