keras 序貫（Sequential）模型 常見設定

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最近看了一些例子，keras在預測方面，Sequential 常見搭配如下

情感分析

embedding -> lstm -> dense

embedding 主要用於詞的one-hot 編碼， lstm 主要用於長距離記憶， dense 是全串連。

CTR 預測或者序列預測

lstm -> dense 就足夠了， 當然前面可以多個lstm。

2. loss （目標函數）方面

loss=‘mean_squared_error‘ (均方誤差), 或者 loss=‘mae‘(絕對值均差) 兩者選擇哪個都可以。

3. optimizer（最佳化器）

optimizer=‘adam‘ 常見用法。metrics 常設定為‘accuracy‘

4. 啟用函數

有很多，比如 Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函數。但實際中經常使用的是 relu。具體可以查看這篇文章（60883604）。

一般在lstm層數較多的時候使用relu，較少時使用預設的tanh

keras 序貫（Sequential）模型 常見設定