小白学习keras教程一基于波士顿住房数据集训练简单的MLP回归模型
Posted 刘润森！
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@Author：Runsen
多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法
MLP基础知识
- 目的：创建用于简单回归/分类任务的常规神经网络（即多层感知器）和Keras
MLP结构
- 每个MLP模型由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层组成
- 每层神经元的数目不受限制
回归任务的MLP
- 当目标（y）连续时
- 对于损失函数和评估指标，通常使用均方误差（MSE）
from tensorflow.keras.datasets import boston_housing
(X_train, y_train)以上是关于小白学习keras教程一基于波士顿住房数据集训练简单的MLP回归模型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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