Tensorflow-python:圖片分類 Sequential model:

Sequential model 是一種常用的深度學習模型結構，尤其在處理序列數據時表現優異。這種模型按順序構建層次結構，每一層的輸出直接作為下一層的輸入，這樣的特性使得它特別適合處理時間序列或文本數據。Sequential model 的典型應用包括語言模型、語音識別和時間序列預測等。

Sequential model 模型實現:

model = Sequential([
  layers.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
  layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D(),
  layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D(),
  layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
  layers.MaxPooling2D(),
  layers.Flatten(),
  layers.Dense(128, activation='relu'),
  layers.Dense(num_classes)
])

在 Keras 和 TensorFlow 等框架中，Sequential model 提供了簡單而直觀的接口來構建和訓練神經網絡。用戶可以按順序添加層（如 Dense、LSTM、GRU 等），每一層都依賴於前一層的輸出，從而形成一個線性堆疊的結構。這種模型結構的優勢在於設計簡單，易於調試和擴展，適合處理大多數常見的神經網絡任務。然而，對於需要複雜連接或多輸入多輸出的問題，則可能需要更靈活的模型架構。

Sequential model 優缺點比較:

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