我在一个项目中使用Keras，但我不明白Keras是如何使用输入数据的，也就是说，Keras在创建第一层时是如何读取我们的输入数据的。
例如：
- model = Sequential()
- model.add(Dense(10, activation=’sigmoid’, input_dim=3,name=’layer1′))
在这个模型中，有10个神经元和一个3维的输入是什么意思？如果输入数据有100个样本（矩阵数据中的行数），Keras是如何使用它们的？
谢谢你。
回答：
input_dim=3表示你的数据有3个特征，这些特征将用于确定最终结果，例如，如果你想确定数据指的是什么动物，你可以将宽度、高度和颜色作为数据输入。
不同动物的宽度、高度和颜色的100个样本组合允许神经网络调整其参数（学习）哪些宽度、高度和颜色对应于哪种动物。Keras从随机权重开始，对于神经元逐一使用提供的样本进行100次调整网络权重。Keras实际上使用批次，这意味着100个样本被分成更小的组，以便获得更好的学习率和整体性能（一次在内存中存储的数据更少）。
10个神经元是网络能够存储神经元权重与输入数据乘积结果的10个“位置”。你可以把神经元想象成一个灯泡，根据数据是否显示某些有用特征（例如，如果动物超过3米高），灯泡会亮一些或暗一些。每个神经元都有自己的权重集，当网络检查你的数据中的下一个样本时，这些权重会略有变化。最后，你应该有10个神经元（灯泡），它们根据你数据中不同特征的存在（例如，如果动物非常高大）以不同程度的强度反应。
神经元越多，你可以追踪的可能特征就越多，例如，如果动物高大、有毛、橙色、有斑点等。但神经元越多，你的网络过于精确的风险也越高，它可能会学习到对你的训练样本独有的特征（这称为过拟合），但这些特征对识别未包含在你的训练数据中的动物样本没有帮助（这称为泛化能力，是训练神经网络最重要的点）。因此，选择神经元数量是一个实践性的练习，你需要寻找适合你需求的数量。
希望这能解答你的疑问。如果你想深入了解这一领域，网上有很多很好的资源详细解释了神经网络的训练过程，包括特征、神经元和学习过程。
