Kerasに隠れた層を追加する方法は何ですか？

Kerasのニューラルネットワークに隠れ層を追加するには、Sequentialモデルを使用し、addメソッドを使って隠れ層を追加する必要があります。以下は簡単な例示コードです：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层和第一个隐藏层
model.add(Dense(units=128, activation='relu', input_shape=(input_shape,)))

# 添加第二个隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

上記の例では、まずSequentialモデルを作成し、addメソッドを使用して2つの隠れ層と1つの出力層を追加しました。各隠れ層には指定されたニューロン数（units）と活性化関数（activation）があります。最後に、モデルをコンパイルし、オプティマイザ、損失関数、および評価指標を指定しました。

同様の方法で、ニューラルネットワークにさらに多くの隠れ層を追加することができます。