✨Keras玩转神经网络+GridSearchCV，轻松搞定分类任务！💪

在机器学习的世界里，神经网络无疑是强大的工具之一，而Keras作为其最佳拍档，让建模变得简单高效。今天，让我们一起探索如何用Keras搭建神经网络模型，并借助`GridSearchCV`完成参数优化，提升分类效果！🔍💻

首先，准备好你的数据集，无论是图像还是文本，Keras都能轻松加载和预处理。接着，定义一个简单的神经网络结构，比如添加几层Dense层和激活函数ReLU，再搭配Dropout防止过拟合。编译时选择适合的损失函数（如categorical_crossentropy）和优化器（Adam是个不错的选择）。🚀

但问题来了：模型性能如何最大化？这时，`GridSearchCV`登场啦！它能自动遍历多种超参数组合，找到最优配置。只需将Keras模型包装为Scikit-learn兼容格式，就能无缝对接GridSearchCV。经过一轮轮搜索，你会发现，原来调整参数可以这么智能！💡📊

最终，当一切尘埃落定，你将收获一个表现优异的分类模型，从此告别繁琐的手动调试！👏🎉 深度学习 参数调优 Keras魔法