卷积神经网络如何调用编译和拟合函数_CDA答疑社区

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詹惠儿

2019-02-22 阅读量: 597

卷积神经网络如何调用编译和拟合函数

调用编译和拟合函数：

model = Model([inpx], layer7)

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),

loss=keras.losses.categorical_crossentropy,

metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=12, batch_size=500)

首先，我们制作了一个模型的对象，如上面给出的行所示，其中[inpx]是模型中的输入，layer7是模型的输出。我们使用所需的优化器，损失函数编译模型并打印精度，并在最后的模型中调用。函数与x_train（表示图像矢量），y_train（表示标签），纪元数和批量大小等参数一起调用。使用拟合函数x_train，y_train数据集被馈送到特定批量大小的模型。

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