examples/keras_spark_mnist.py [90:95]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



examples/keras_mnist_advanced.py [75:80]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



examples/tensorflow_keras_mnist.py [59:64]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



examples/elastic/tensorflow_keras_mnist_elastic.py [37:42]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



examples/keras_mnist.py [57:62]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -