【keras】序贯Sequential模型实例之使用1D卷积的序列分类
2018-01-09 00:27
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使用1D卷积的序列分类模型:
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers import Embedding from keras.layers import Conv1D, GlobalAveragePooling1D, MaxPooling1D model = Sequential() model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(seq_length, 100))) model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(3)) model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu')) model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu')) model.add(GlobalAveragePooling1D()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=16, 4000 epochs=10) score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=16)
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