在 Keras 中实现激活功能的最简单方法是实例化`Activation()`类，并将其添加到`Sequential()`模型中。 可以使用 Keras 中可用的任何激活功能实例化`Activation()`（有关完整列表，请参见[这里](https://keras.io/activations/)）。 在我们的例子中，我们将使用`tanh`功能。 实现激活功能后，我们将模型的版本更改为`v2`，使其变为`bitcoin_lstm_v3`：
在 Keras 中实现激活函数的最简单方法是实例化`Activation()`类，并将其添加到`Sequential()`模型中。 可以使用 Keras 中可用的任何激活函数实例化`Activation()`（有关完整列表，请参见[这里](https://keras.io/activations/)）。 在我们的例子中，我们将使用`tanh`功能。 实现激活函数后，我们将模型的版本更改为`v2`，使其变为`bitcoin_lstm_v3`：
交叉验证有两种：穷举性和非穷举性。 K 折是非穷举性交叉验证的一个示例。 这是一种用于对模型性能进行更准确评估的技术。 使用 k 折交叉验证，我们可以进行超参数调整。 这是关于为我们的模型选择最佳的超参数。 k 折交叉验证和超参数调整等技术对于构建出色的预测分析模型至关重要。 交叉验证有很多类型或方法，例如，保持交叉验证和 k 折交叉验证。
交叉验证有两种：穷举性和非穷举性。 K 折是非穷举性交叉验证的一个示例。 这是一种用于对模型性能进行更准确评估的技术。 使用 k 折交叉验证，我们可以进行超参数调优。 这是关于为我们的模型选择最佳的超参数。 k 折交叉验证和超参数调优等技术对于构建出色的预测分析模型至关重要。 交叉验证有很多类型或方法，例如，保持交叉验证和 k 折交叉验证。
在本章中，我们将涵盖以下主题：
* 保持交叉验证
* K 折交叉验证
* 将模型与 k 倍交叉验证进行比较
* 超参数调整简介
* 超参数调优简介
# 保持交叉验证
...
...
@@ -39,15 +39,15 @@
在 k 倍交叉验证中，观察到评估矩阵的`k`估计后，取其平均值。 这将使我们可以更好地估计模型的性能。 因此，我们可以通过 k 倍交叉验证获得`n`个估计数，而不是仅对这一评估指标进行一次估计，然后取平均值，以获得对性能的更好估计。 该模型。
Keras 大致采用了我们刚刚讨论的抽象范式，以帮助用户使用基于神经网络的模型轻松地构建，训练和预测。 在随后的小节中，我们将详细介绍 Keras 为上述任务中的每一项提供的选项。 我们还将探讨使 Keras 成为不可忽视的强大力量的其他辅助功能。
在 Keras 中，模型是通过组合图层来构建的。 每个 Keras 层大致对应于神经网络体系结构中的层。 模型也可以看作是层的组合。 Keras 提供了多种选择来组合这些层以形成基于神经网络的模型。 接下来的两个小节重点介绍 Keras 为构建模型而公开的两种最流行的 API，也称为**数学**和**统计核心**。
在 Keras 中，模型是通过组合图层来构建的。 每个 Keras 层大致对应于神经网络架构中的层。 模型也可以看作是层的组合。 Keras 提供了多种选择来组合这些层以形成基于神经网络的模型。 接下来的两个小节重点介绍 Keras 为构建模型而公开的两种最流行的 API，也称为**数学**和**统计核心**。
在本章中，我们了解了 TF 2.0 中可用于模型构建，训练，保存和加载的高级抽象。 深入研究 Keras API，我们了解了如何通过使用`Sequential`和`functional` API 组合图层来构建模型。 我们还了解了如何利用 Keras API 的高级抽象来训练模型。 本章还研究了在各种配置和模式下加载和保存模型的复杂性。 我们已经了解了保存模型，体系结构和权重的不同方法，本章对每种方法进行了深入的说明，并描述了何时应该选择一种方法。
在本章中，我们了解了 TF 2.0 中可用于模型构建，训练，保存和加载的高级抽象。 深入研究 Keras API，我们了解了如何通过使用`Sequential`和`functional` API 组合图层来构建模型。 我们还了解了如何利用 Keras API 的高级抽象来训练模型。 本章还研究了在各种配置和模式下加载和保存模型的复杂性。 我们已经了解了保存模型，架构和权重的不同方法，本章对每种方法进行了深入的说明，并描述了何时应该选择一种方法。
