使用 Keras 搭建多分类神经网络模型

这段代码是使用 Keras 库搭建一个神经网络模型的过程。

首先使用 model.add() 函数添加了一个含有 40 个神经元的全连接层，激活函数是 ReLU。

model.add(Dense(40,activation='relu'))

然后使用 Dropout(0.2) 函数添加了一个丢弃层，其目的是随机丢弃一定比例的神经元，防止过拟合。

model.add(Dropout(0.2)) # 丢弃

接着再添加了一个含有 9 个神经元的全连接层，激活函数是 Softmax，用于多分类问题的输出。

model.add(Dense(9,activation='softmax'))

最后使用 model.summary() 函数输出了该模型的结构信息。

model.summary()

这段代码构建了一个包含两层全连接层的多分类神经网络模型。第一层包含 40 个神经元，使用 ReLU 激活函数；第二层包含 9 个神经元，使用 Softmax 激活函数。Dropout 层用于防止过拟合。

代码解析:

• Dense(units, activation): 创建一个全连接层，units 指定神经元的数量，activation 指定激活函数。
• ReLU: 线性整流函数，用于将负值输出为 0，正值保持不变。
• Dropout(rate): 随机丢弃一定比例的神经元，rate 表示丢弃的比例。
• Softmax: 用于多分类问题的输出，将输出值转化为概率分布，各类的概率之和为 1。
• model.summary(): 打印模型的结构信息，包括各层信息和参数数量。