使用Python进行Keras深度学习的介绍部分
问题说明：
- 实例化顺序模型
下面是我的代码：
# Instantiate a Sequential model
model = Sequential()
# Add a Dense layer with 50 neurons and an input of 1 neuron
model.add(Dense(50, input_shape=(2,), activation='relu'))
# Add two Dense layers with 50 neurons and relu activation
model.add(Dense(____,____=____))
model.____
# End your model with a Dense layer and no activation
model.____
我对这个角色感到困惑
model.add(Dense(____,____=____))
共有2个答案
在model.add（密集(___,___=___))中，您有三个空格。第一个用于提及神经元的数量，第二个用于表示您想为激活设置一些值，第三个用于将该值设置为relu。
所以你会得到model.add（密集（50，激活='relu'））
更多信息可以在密集层文档中找到。
在留档中，密集层唯一需要的参数是单位，即神经元的数量。默认的激活函数是无，所以如果你希望它是"relu"，请执行激活="relu"。
总之，这是一段代码，它创建了一个由50个神经元组成的致密层，并激活为relu：
model.add(Dense(50, activation="relu"))
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