keras 序贯(Sequential)模型 常见设置
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了keras 序贯(Sequential)模型 常见设置相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
- 最近看了一些例子,keras在预测方面,Sequential 常见搭配如下
情感分析
embedding -> lstm -> dense
embedding 主要用于词的one-hot 编码, lstm 主要用于长距离记忆, dense 是全连接。
CTR 预测或者序列预测
lstm -> dense 就足够了, 当然前面可以多个lstm。
- loss (目标函数)方面
loss=‘mean_squared_error‘ (均方误差), 或者 loss=‘mae‘(绝对值均差) 两者选择哪个都可以。
- optimizer(优化器)
optimizer=‘adam‘ 常见用法。metrics 常设置为‘accuracy‘
- 激活函数
有很多,比如 Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函数。但实际中经常使用的是 relu。具体可以查看这篇文章(https://blog.csdn.net/qrlhl/article/details/60883604)。
一般在lstm层数较多的时候使用relu,较少时使用默认的tanh
以上是关于keras 序贯(Sequential)模型 常见设置的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型
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