python - 使用 Python 使用 Keras 进行深度学习的介绍部分

Question

问题说明:

实例化一个 Sequential 模型。

添加 50 个神经元的 Dense 层，输入形状为 1 个神经元。

添加两个 Dense 层，每层 50 个神经元并激活“relu”。

使用具有单个神经元且无激活的 Dense 层结束您的模型。

下面是我的代码:

# Instantiate a Sequential model
model = Sequential()

# Add a Dense layer with 50 neurons and an input of 1 neuron
model.add(Dense(50, input_shape=(2,), activation='relu'))

# Add two Dense layers with 50 neurons and relu activation
model.add(Dense(____,____=____))
model.____

# End your model with a Dense layer and no activation
model.____

我对这部分感到困惑

model.add(Dense(____,____=____))

Answer 1

在 documentation ，Dense 层唯一需要的参数是 units ，这是神经元的数量。默认激活函数是 None ，所以如果你希望它是 "relu" , 做 activation="relu" .
总之，这是一段代码，它创建了一个具有 50 个神经元和激活为 relu 的 Dense 层。 :

model.add(Dense(50, activation="relu"))