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def create_model():"""使用keras新建神经网络参数:无返回:model: 神经网络实例"""model = tf.keras.Sequential(name = "phWeb-cnn1D")# 卷积层-1model.add(layers.Conv1D(64, kernel_size = 10,padding = 'same', activation='relu', input_shape = (NB_FEATURES, 1), # 输入模型30*1        name="conv-1"))    # 池化层-1model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=2,name="max-pooling-1"))# 卷积层-2model.add(layers.Conv1D(64, kernel_size = 5,padding = 'same',  activation='relu',     name="conv-2")) # 池化层-2model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2, strides=2,name="max-pooling-2"))# 激活层-1# model.add(#     layers.Activation('relu', #     name = "activation-1")# )# 全连接层-1model.add(layers.Flatten(name="fullc-1"))# DropOut层-1model.add(layers.Dropout(rate = 0.4, name = "dropout-1"))# 全连接层-2model.add(layers.Dense(8,activation='relu',name="fullc-2"))# 全连接层-3model.add(layers.Dense(4,activation='relu',name="fullc-3"))    # 全连接层-4model.add(layers.Dense(NB_CLASS,activation='softmax', name="output-1" ))# 配置损失计算及优化器compile_model(model)return model
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