比較啟動函式
比較啟動函式需要寫一點程式碼，但你一定做得到！
你會在第 2 章為農場灌溉機建立的 multi-label 模型 上嘗試不同的啟動函式。函式 get_model('relu') 會回傳這個模型的複本，並將隱藏層的啟動函式設為 'relu'。
你會迴圈跑過多種啟動函式，為每個函式產生一個新模型並進行訓練。把 history 回呼物件存進字典後，你就能在下一個練習中視覺化哪個啟動函式表現最佳！
X_train、y_train、X_test、y_test 都已經準備好，可直接用來訓練你的模型。
本練習屬於課程
Keras 深度學習入門
練習說明
- 將啟動函式陣列填入
relu、leaky_relu、sigmoid、tanh。 - 在每次迭代中使用
get_model()，並將目前的啟動函式作為參數以取得新模型。 - 訓練模型時提供訓練資料與
validation_data，使用 20 個epochs，並將 verbose 設為 0。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Activation functions to try
activations = [____, ____, ____, ____]
# Loop over the activation functions
activation_results = {}
for act in activations:
# Get a new model with the current activation
model = ____
# Fit the model and store the history results
h_callback = ____
activation_results[act] = h_callback