3.3.2　创建模型并编译

数据加载进模型后，需要定义模型结构并优化损失函数及模型。

1．定义模型结构

定义的架构为4个卷积层，在每层卷积后都连接1个池化层，进行数据的降维，3个全连接层和1个Softmax层。在每层卷积层上使用多个滤波器提取不同类型的特征。最大池化和全连接层之后，在模型中引入丢弃进行正则化，用以消除模型的过拟合问题。

2．优化损失函数及模型

确定模型架构后进行编译，这是多类别的分类问题，因此，需要使用交叉熵作为损失函数。由于所有的标签都带有相似的权重，经常使用精确度作为性能指标。Adam是常用的梯度下降方法，使用它来优化模型参数。