Keras中常用的层类型包括:
Dense层(全连接层):所有输入与输出都连接在一起,常用于构建神经网络的隐藏层和输出层。
Conv2D层(二维卷积层):用于图像处理任务,通过卷积操作提取图像特征。
MaxPooling2D层(二维最大池化层):用于减小特征图的尺寸,减少计算量。
Flatten层(展平层):将二维特征图展平成一维向量。
Dropout层(随机失活层):在训练过程中随机丢弃神经元,防止过拟合。
BatchNormalization层(批标准化层):对每个批次的数据进行标准化,加速收敛,提高模型性能。
LSTM层(长短期记忆网络层):用于处理序列数据,具有记忆能力,适用于时间序列预测等任务。
Embedding层(嵌入层):将输入序列转换为密集向量表示,常用于文本处理任务。
Activation层(激活函数层):对输入数据进行激活操作,如ReLU、sigmoid、softmax等。
Concatenate层(连接层):将多个输入连接在一起。
这些是在Keras中常用的层类型,可以根据具体任务需求选择适合的层来构建模型。