Keras神经网络层的学习
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Keras中的神经网络架构主要分为两类：顺序架构的网络（Sequential）和基于功能设计的网络架构（Model）。其中后者由于其灵活多变的特点而应用范围更为广泛，在功能设计中可以实现各层之间的任意连接组合；而前者作为后者的特例，则仅限于一层接一层地进行直接连接的操作，并具备构建过程较为迅速且操作便捷的优势。
顺序架构的网络（Sequential）具备单一输入与单一输出的特点，并遵循一路向前至最终目标的原则；其各层之间的联系仅限于直接连接的层结构，并未设置跨层连接的可能性；这种设计使得构建过程较为迅速且操作便捷。
相比之下，在功能设计的基础上引入了更多可能性的支持后，
基于功能设计的网络架构则能够实现各层之间的复杂连接模式，
从而为解决问题提供了更大的灵活性；
然而由于其复杂性较高的特点，
导致其构建过程相对缓慢，
并且需要更多的计算资源来完成相同的任务处理需求。
Keras模块结构
keras搭建神经网络步骤
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