AutoKeras稠密块中的隐藏层和单元数
创始人
2024-09-23 06:31:04
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AutoKeras的稠密块是一种神经网络结构，由多个全连接层组成。其中包含的隐藏层和单元数可以通过以下代码进行设置：
import autokeras as ak
# 定义模型结构
model = ak.AutoModel(
inputs=[ak.ImageInput()],
outputs=[ak.ClassificationHead()],
overwrite=True,
max_trials=1)
# 设置稠密块大小
model.add_dense_block(num_layers=3, num_units=128)
# 通过fit函数拟合模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
上述代码中，add_dense_block函数用于向模型中添加一个稠密块，num_layers参数用于指定该稠密块中的隐藏层数量，num_units参数用于指定每个全连接层中的神经元数量。在上述示例中，我们将稠密块大小设置为3层，每层包含128个神经元。
通过调整这些参数，我们可以创建不同大小的稠密块，以适应不同的模型需求。
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