בויען אַ 3-שיכטע נעוראַל נעץ
צו שאַפֿן אַ 3-שיכטע נעוראַל נעץ, מיר דאַרפֿן צו האָבן אַ אַרייַנשרייַב שיכטע, אַ פאַרבאָרגן שיכטע און אַ רעזולטאַט שיכטע. 1. ** אַרייַנשרייַב שיכטע**: די שיכטע באשטייט פון אַרייַנשרייַב נוראַנז, וואָס דינט ווי אַ סטאַרטינג פונט פֿאַר די מאָדעל. די נומער פון אַרייַנשרייַב נוראַנז איז באשלאסן דורך די נומער פון אַרייַנשרייַב פֿעיִקייטן אין די טריינינג דאַטן. ```python input_layer = tf.keras.Input(shape=(num_features,)) ``` 2. **פאַרבאָרגן שיכטע**: דאָס איז אַ ינטערמידייט שיכטע צווישן די אַרייַנשרייַב און רעזולטאַט לייַערס. איר קענען מאַכן קייפל פאַרבאָרגן לייַערס, אָבער דאָ מיר מאַכן איין פאַרבאָרגן שיכטע. די נומער פון נוראַנז אין די פאַרבאָרגן שיכטע איז בכלל באשלאסן באזירט אויף יקספּעראַמאַנטיישאַן און קענען זיין אַדזשאַסטיד לויט די קאַמפּלעקסיטי פון די מאָדעל. ```python hidden_layer = tf.keras.layers.Dense(units=hidden_units, activation='relu')(input_layer) ``` 3. **אַוטפּוץ שיכטע**: דאָס איז די לעצט שיכטע, וואָס טראגט די רעזולטאַטן פון די נעוראַל נעץ. די נומער פון נוראַנז אין די רעזולטאַט שיכטע איז באשלאסן דורך די נומער פון קלאסן איר פּרובירן צו פאָרויסזאָגן. די אַקטאַוויישאַן פונקציע פון די רעזולטאַט שיכטע איז אויסדערוויילט באזירט אויף דעם טיפּ פון פּראָבלעם איר פּרובירן צו סאָלווע. למשל, פֿאַר ביינערי קלאַסאַפאַקיישאַן, די סיגמאָיד פֿונקציע איז יוזשאַוואַלי געניצט. ```python output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')(hidden_layer) ``` נאָך דיפיינינג די לייַערס, איר קענען מאַכן די נעוראַל נעץ מאָדעל ווי דאָס: ```פּיטהאָן מאָדעל = tf.keras.Model(ינפּוץ = ינפּוט_שיכטע, אַוטפּוץ = רעזולטאַט_שיכטע) ``` אַמאָל איר האָבן די מאָדעל, איר קענען צונויפנעמען עס און אָנהייבן טריינינג: ``` פּיטהאָן model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam ', metrics=['precision']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test)) ``` די אויבן ביישפּיל קענען זיין אַדזשאַסטיד לויט די פּראָבלעם און די געבעטן נעץ אַרקאַטעקטשער.