Keras中的两种模型：Sequential和Model

在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。差异在于不同的拓扑结构。

序列模型 Sequential

序列模型各层之间是依次顺序的线性关系，模型结构通过一个列表来制定。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activationlayers = [Dense(32, input_shape = (784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax')]model = Sequential(layers)

或者逐层添加网络结构

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activationmodel = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape = (784,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

通用模型Model

通用模型可以设计非常复杂、任意拓扑结构的神经网络，例如有向无环网络、共享层网络等。相比于序列模型只能依次线性逐层添加，通用模型能够比较灵活地构造网络结构，设定各层级的关系。

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