我想创建一个具有以下架构的模型：
i_1 i_2 i_3 (3 input nodes)
h1_1 ..... h1_j ...... h1_n ('n' nodes in 1st hidden layer)
h2_1 ....... h2_j......... h2_m ('m' nodes in 2nd hidden layer)
o (1 output)
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如何在 Keras 中实现这一目标？
这看起来像一个基本的前馈网络：
model = Sequential()
model.add(Dense(n, input_dim=3))
model.add(Dense(m))
model.add(Dense(1))
您可以activation为每一层独立指定参数。
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