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建構模型 Dense(units, activation) units 為 output_size，keras 已經處理好自動計算 input_size 的部分。 activation function relu: Rectified Linear Unit, ReLU softmax: 對陣列中所有元素做自然對數取值後，在做 normalize，目的是放大最大權重的元素，並且將所有值換成 0~1 的值，意義類似機率。 model.keras.Sequential([ Dense(32, activation="relu"), Dense(64, activation="relu"), Dense(32, activation="relu"), Dense(10, activation="softmax"), ]) 編譯 損失函數(目標函數) loss function CategoricalCrossentropy SparseCategoricalCrossentropy BinaryCrossentropy MeanSquareError KLDivergence CosineSimilarity … 優化器 optimizer SGD (可搭配 momemtum) RMSprop Adam Adagrad … 評量指標 metrics CategoricalAccuracy SparseCategoricalAccuracy BinaryAccuracy AUC Precision Recall … 以下範例兩種型式都可以。其中物件的用法可以使用客製化的條件。 model.compile(optimizer="rmsprop", loss="mean_square_error", metics=["accuracy"]) model.compile(optimizer=keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1e-4), loss=keras.meanSquaredError(), metrics=[keras.metrics.BinaryAccuracy]) 洗牌 收集完資料之後，我們目的並非只在訓練資料上取得良好的模型，而是要取得在大部分狀況下都表現良好的模型。 故我們需要將收集完的資料分成訓練集與驗證集。 以下透過 np....