1、Dense在线性回归时候不需要指定**函数

Dense就是全连接层的意思,就是y=Wx+b的形式,做线性回归不需要在Dense中添加**函数,如果加了就是 y=F(Wx+b)的形式了,这一点不要搞错了

2、model.layers[0].get_weights()函数获取W,b参数

3、测试数据与噪声要适当选取,噪声太大可能会不收敛

import keras
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.rand(50)10
noise=np.random.normal(0,0.1,50)5
y=x
3+2+noise
plt.ion()
plt.scatter(x,y)
plt.show()
model=keras.Sequential()
model.add(Dense(1,input_dim=1,activation=“relu”))#W
x+b的形式
#adam=keras.optimizers.Adam(lr=0.0001)
model.compile(optimizer=“sgd”,loss=“mse”)#指定优化器为Adam,也可以是“sgd”
#model.fit(x,y,epochs=100,verbose=2)
for i in range(3000):
cost=model.train_on_batch(x,y)
if i%1000==0:
print(cost)
py=model.predict(x)
W,b=model.layers[0].get_weights()#获取两个参数 w,b
print(W,b)
plt.plot(x,py)
plt.show()
keras 线性回归2