我在开发一个应用时使用了tf.keras.models.Sequential。我知道机器学习中有线性和多重线性回归模型。在文档中提到，Sequential模型是一个线性层堆叠。这是否等同于多重线性回归？我能找到的关于线性层堆叠的唯一解释是Stackoverflow上的这个问题。

def trainModel(bow,unitlabels,units):    x_train = np.array(bow)    print("X_train: ", x_train)    y_train = np.array(unitlabels)    print("Y_train: ", y_train)    model = tf.keras.models.Sequential([            tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu),            tf.keras.layers.Dropout(0.2),            tf.keras.layers.Dense(len(units), activation=tf.nn.softmax)])    model.compile(optimizer='adam',                         loss='sparse_categorical_crossentropy',                         metrics=['accuracy'])    model.fit(x_train, y_train, epochs=50)    return model

回答：

你在这里混淆了两个非常重要的概念。一个是模型本身，另一个是模型的结构。

• 模型的结构确实是线性的，因为它从头到尾遵循一条直线（直接）。

• 模型本身不是线性的：这里的ReLU激活函数确保了解决方案不是线性的。

线性层堆叠既不是线性回归也不是多重线性回归。这里的线性层堆叠不是一个机器学习术语，而是一个英语词汇，用来表示“直接”。如果我对问题的理解有任何误解，请告诉我。