【小白学习keras教程】一、基于波士顿住房数据集训练简单的MLP回归模型
@Author：Runsen
多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法
MLP基础知识
- 目的：创建用于简单回归/分类任务的常规神经网络（即多层感知器）和Keras
MLP结构
- 每个MLP模型由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层组成
- 每层神经元的数目不受限制
回归任务的MLP
- 当目标（y）连续时
- 对于损失函数和评估指标，通常使用均方误差（MSE）
from tensorflow.keras.datasets import boston_housing
(X_train, y_train)本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！