Sequential()模型：搭建神经网络 🌟

在深度学习的世界里，`Sequential()`模型是一个非常基础且实用的工具。它就像一块积木，帮助我们轻松构建神经网络的基本框架。对于初学者来说，`Sequential()`模型简直就是开启深度学习之旅的钥匙。通过这个模型，我们可以按照顺序堆叠不同的层，比如全连接层、卷积层或者池化层等，从而创建出一个完整的神经网络。就像是搭乐高一样简单直观，每一层的功能都明确而独立，最终组合成一个强大的计算系统。例如，在图像分类任务中，我们可以先用卷积层提取特征，再通过全连接层进行分类决策。这种方式不仅降低了开发难度，还提高了代码的可读性和维护性。掌握`Sequential()`模型，就像是掌握了通往AI世界的魔法咒语，让我们能够更加专注于算法的设计与优化，而不是被复杂的底层细节所困扰。💪✨