Ⅰ 【TF2.1学习笔记8】Sequential六步法
本讲内容介绍如何使用keras.Sequential构建神经网络模型及训练方法。遵循以下六步法，实现模型搭建与训练。
第一步，初始化模型：使用`model=tf.keras.Sequential()`搭建无拓扑结构神经网络。常见的网络层包括：卷积层、池化层、全连接层等。
第二步，配置训练方式：调用`model.compile()`函数，指定优化器、损失函数及评估指标。例如，选择优化器为'Adam'，损失函数为'binary_crossentropy'，同时设置准确率为评估指标。
第三步，训练模型：通过`model.fit()`函数进行模型训练。输入训练集的特征与标签，设置批大小、训练周期数以及验证数据。验证数据可通过`validation_data`或`validation_split`指定，选择其一。
第四步，模型概览：使用`model.summary()`命令打印模型结构与参数数量，便于理解模型复杂度。
第五步，实践应用：通过具体示例，验证上述方法的实际操作流程，包括数据预处理、模型构建、训练与评估。