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《Python 深度学习》 - 3.6.3 构建网络
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  • 回归模型使用MSE均方误差函数,预测值与目标值之差的平方
  • 最后一层是一个神经元,没有激活函数,是一个线性层。
  • 最后一层添加激活函数会限制输出的范围,如sigmoid为[0, 1]
  • model.add(layers.Dense(1))是纯线性的,网络最后可以预测输出任意范围的值
    model.add(layers.Dense(1))
    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])
  • metrics=['mae']训练过程中监控的指标,MAE = 0.5, 实际房价相差500美元