关于多层传感器MLP的问题

关于多层传感器MLP的问题

https://img1.sycdn.imooc.com//climg/64994ae509ca327f19201020.jpg

老师这个输出是0和1不应该units是2吗

https://img1.sycdn.imooc.com//climg/64994b0b090ad94d19201020.jpg

这个6代码是什么意思

https://img1.sycdn.imooc.com//climg/64994b29093a0e8219201020.jpg

这个20个神经元是怎么确定有20个了

https://img1.sycdn.imooc.com//climg/64994b550937678d19201020.jpg

这个大于0.5是什么意思,课程实战里面没说

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1回答
好帮手慕小猿 2023-06-26 18:55:17

同学,你好!1、units=1指表示输出神经元个数为1,是dense_3中的1输出一个神经元

https://img1.sycdn.imooc.com//climg/64996de809f8d1ac04640198.jpg

2、第6行代码是训练模型前要对模型进行参数配置

3、隐藏层神经元最佳数量需要自己通过不断试验来进行微调,建议从一个较小数值比如1到3层和1到100个神经元开始。

4、0.5是将预测结果大于0.5的数据取出来进行后续的操作

https://img1.sycdn.imooc.com//climg/64996ca40918fe2a04560569.jpg


祝学习愉快~

  • 提问者 __________千 #1
    1. 这个units可以换成2不能,它输出是0和1两个结果,实战2那个输出0-9的units是10

    2. mlp.compile里面的参数不太理解,什么模型情况用哪些参数,比如换个mlp问题,里面的参数还写这些吗,参数里面的值还是一样的吗

    2023-06-28 11:29:53
  • 好帮手慕小猿 回复 提问者 __________千 #2

    同学,你好!1、可以是2,结果是one-hot形式

    2、mlp 对于分类问题,若是二分类loss='binary_crossentropy',多分类使用loss="categorical_crossentropy"。optimizer通常使用Adam,Adam 是常见的优化器,大多数情况下都是一个合适的选择。它使用自适应学习率的方法来调整模型的权重,使训练过程收敛到最优解。

    祝学习愉快~


    2023-06-28 14:33:50
  • 提问者 __________千 回复 好帮手慕小猿 #3

    https://img1.sycdn.imooc.com//climg/649bfcb309a6223819201016.jpg

    为什么跟老师画的图不一样的

    2023-06-28 17:26:31
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