【記錄】Keras中 兩種常見的 深度學習模型：Sequential（序列模型） 和 Model（通用模型）|| 介紹 & 簡單應用

聲明：僅學習使用~

目錄

• 介紹
• • 一、序列模型 Sequential
  • • 1.1 通過 list 即清單來構造
    • 1.2 通過 add 逐層添加網絡結構
  • 二、通用模型 Model
  • 三、例子（可不看）

介紹

在

Keras

中有兩種

深度學習的模型

：

序列模型（Sequential）

和

通用模型（Model）

。差異在于不同的

拓撲結構

。

一、序列模型 Sequential

序列模型

各層

之間是 依次 順序的線性關系，模型結構可通過一個清單來制定（也可以 通過 add 的方式來生成）。

序列模型是一個線性的層次堆棧。可以通過傳遞一系列 layer 執行個體給構造器來建立一個序列模型。通過堆疊許多層，建構出深度神經網絡。

序列模型的兩種建立方式：

list構造

和

add()構造

1.1 通過 list 即清單來構造

例如：通過list