TensorFlow2.0教程2-全连接神经网络以及深度学习技巧

文章目录

  • 基础MLP网络
    • 1.回归任务
    • 2.分类任务
  • mlp及深度学习常见技巧
    • 1.基础模型
    • 2.权重初始化
    • 3.激活函数
    • 4.优化器
    • 5.批正则化
    • 6.dropout


基础MLP网络

1.回归任务


import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow.keras.layers as layers


# 导入数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.boston_housing.load_data()
print(x_train.shape, ' ', y_train.shape)
print(x_test.shape, ' ', y_test.shape)


#%%

# 构建模型

model = keras.Sequential([
    layers.Dense(32, activation='sigmoid', input_shape=(13,)),
    la

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