python—搭建多层感知机MLP

学习目标：

搭建多层感知机MLP

学习内容：

# -*- coding: utf-8 -*-
###搭建多层感知机MLP###
from keras.models import Sequential
from kears.layers.core import Dense,Dropout,Activation
from kears.optimizers import SGD     #梯度下降

model=Sequential()           #模型初始化
model.add(Dense(20,64))      #添加输入层（20个节点）、第一隐藏层（64个节点）的连接
model.add(Activation('tanh'))      #第一隐藏层有tanh作为激活函数
model.add(Dropout(0.5))            #使用Dropout防止过拟合
model.add(Dense(64,64))            #添加第一隐藏层、第二隐藏层的连接
model.add(Activation('tanh'))      #第二隐藏层用tanh作为激活函数
model.add(Dropout(0.5))            #使用Dropout防止过拟合

model.add(Dense(64,1))
model.add(Activation('sigmoid'))

sgd=SGD(lr=0.1,decay=1e-6,momentum=0.9,nesterov=True)
model,compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)

model.fit(x_train,y_train,nb_epoch=20,batch_size=16)
score=model.evaluate(x_test,y_test,batch_size=16)