簡單的例子
network = models.sequential()
layer1 = layers.dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,))
layer2 = layers.dense(10, activation='softmax')
network.add(layer1)
network.add(layer2)
network.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
network.fit(train_images, train_lable, epochs=5, batch_size=128)
本例中的網路包含 2 個 dense 層，它們是密集連線（也叫全連線）的神經層。第二層（也
是最後一層）是乙個 10 路 softmax 層，它將返回乙個由 10 個概率值（總和為 1）組成的陣列。
每個概率值表示當前數字影象屬於 10 個數字類別中某乙個的概率。
要想訓練網路，我們還需要選擇編譯（compile）步驟的三個引數。
損失函式（loss function）：網路如何衡量在訓練資料上的效能，即網路如何朝著正確的
方向前進。
優化器（optimizer）：基於訓練資料和損失函式來更新網路的機制。
在訓練和測試過程中需要監控的指標（metric）：本例只關心精度，即正確分類的影象所
佔的比例。
前三章使用到的啟用函式(activation)：
1. relu
2. softmax-手寫數字識別、新聞分類，多分類問題
4. 不需要啟用函式，例如波士頓房價線性回歸的例子
優化器(optimizer):
rmsprop
損失函式（loss）:
categorical_crossentropy-手寫數字識別、新聞分類，多分類問題
mse-波士頓房價，線性回歸問題
監控指標(metric)
accuracy
acc，用於交叉熵的損失函式
mae，用於mse的損失函式
模型另外的介面：
模型的**：
predictions = model.predict(x_test)
模型的評估：
test_loss, test_acc = network.evaluate(test_images, test_lable)
演算法競賽前三章總結
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《水煮三國》前三章筆記
1.播下一種思想，收穫一種行為 播下一種行為，收穫一種習慣 播下一種習慣，收穫一種性格 播下一種性格，收穫一種命運 2.所謂命運，就是乙隻淪落在雞窩裡的鷹 3.真正的自助者是令人敬佩的覺悟者，他會藐視困難，而困難在他的面前也會令人奇怪地轟然倒地 4.真正的自助者就像黑夜裡發光的螢火蟲，不僅會照亮自己...