解释深度学习中创建顺序模型的目的.
在深度学习中,序列模型是线性层堆,每个层都有一个输入 tensor 和一个输出 tensor.这种类型的模型架构通常用于构建各种任务,包括分类,回归和预测.在深度学习中创建序列模型的目的是简化构建和训练神经网络的过程.通过线性地排列层,模型可以轻松地通过简单的指定每个层的输入和输出维度,以及使用的激活函数的类型来构建.模型可以通过给它输入数据和相应的输出标签来训练,并使用优化算法来调整各层之间的连接的权重,以尽量减少功能损失.这种过程可以重复,直到数据模型汇聚,以产生低层预测的数据.通过简化层的结构,以及使用的激活函数.通过建立一个高层的结构,例如结构结构结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构,结构