<prompt> Neetwork niwuroo layer 3 ijaaruunan  <response>: Neetwork niwuroonii 3-layer uumuuf, layer galtee, layer dhokataa fi layer output qabaachuu qabna. 1. Input layer: layer kun niwuroonota galtee kan of keessaa qabu yoo tau, kunis akka kaumsa moodeelichaatti tajaajila. Lakkoofsi niwuroonota galtee baayina amala galtee daataa leenjii keessatti argamuun murtaaa. python input_layer tf.keras.Inputshapenum_features, 2. Laayibarii dhokataa: Kun laayibarii gidduugaleessaa laayibarii galtee fi baasaa gidduu jiruudha. Laayibaroota dhokataa hedduu uumuu dandeessa, garuu asitti laayibarii dhokataa tokko uumna. Lakkoofsi niwuroonota laayibara dhokataa keessa jiran akka waliigalaatti yaalii irratti hundaauun kan murtaau yoo tau, akkaataa walxaxiinsa moodeelichaatti sirreeffamuu dandaa. python hidden_layer tf.keras.layers.Denseunitshidden_units, activationreluinput_layer 3. Laayibarii baasaa: Kun laayibarii dhumaa ti, kan buaa niwuroo neetworkii jedhamuun beekama. Lakkoofsi niwuroonota laayibara oomishaa keessa jiran baayina gita ati tilmaamuuf yaaluun murtaaa. Faankishiniin hojiitti hiikuu laayibara baasaa gosa rakkoo furuuf yaaltu irratti hundaauun filatama. Fakkeenyaaf, ramaddii baayinariitiif, yeroo baayee faankishiniin sigmooyidii fayyadama. python output_layer tf.keras.layers.Denseunitsnum_classes, activationsoftmaxhidden_layer Erga laayiyeroota hiiktee booda, moodeela neetworkii niwuroonii akka kanaa uumuu dandeessa: moodeela paayitoon tf.keras.Modelinputsinput_layer, outputsoutput_layer Erga moodeela qabaattee booda, qindeessuu fi leenjii jalqabuu dandeessa: python model.compilelosscategorical_crossentropy, optimizeradam , metricssirrummaa seenaa model.fitX_train, y_train, epochs10, validation_dataX_test, y_test Fakkeenyi armaan olii akkaataa rakkoo fi ijaarsa neetworkii barbaadamuun sirreeffamuu dandaa. 