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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. optimizer(优化器)

optimizer=‘adam‘ 常见用法。metrics 常设置为‘accuracy‘

  1. 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

Keras模型的导出和pb文件的转换

pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型

pytorch教程之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型

理解keras中的sequential模型

Keras学习手册,Keras 模型-Sequential API

Keras Sequential顺序模型