深度学习——keras中的Sequential和Functional API
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发布时间：2024-10-01 23:04
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热心网友
时间：2024-10-17 23:44
神经网络模型是以顺序传递信息的形式构建的，适合用顺序数据结构表示，给人一种“直截了当”的感觉。在实际工程应用中，序贯模型能够有效解决诸多需求。它的关键特点包括全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，均能通过Sequential Model构建。
构建模型通常涉及以下五个步骤：定义模型、设定优化目标、输入数据、训练模型、评估模型性能。重要的是要有层(layers)的概念，如卷积层、池化层、全连接层、LSTM层等。在Keras中，构建模型时可直接使用这些层来形成目标神经网络。
在第一部分，我们介绍了如何使用Sequential模型构建神经网络。构建过程分为定义模型、输入数据和训练模型三个步骤。
定义模型时，可以将层列表传递给Sequential模型，构建模型。如示例代码所示，堆叠了四层，包括全连接层、激活层、全连接层和激活层。大家可能对第一层使用input_shape感到疑惑，但后续各层能自动推导中间数据形状，故无需传入参数。
定义优化目标是构建模型中的关键步骤，选择不同的优化器、损失函数和评估标准以适应不同任务。在实际项目中，多分类问题常用categorical_crossentropy，回归问题则采用MSE损失函数。
输入数据和训练模型是通过Keras的fit()方法完成的，此方法具有多个参数，如输入数据、迭代次数、数据批次大小、验证集比例等。
训练完成后，通过评估模型性能检查效果。fit()方法后，使用模型在测试数据集上进行验证。在Keras中，模型评估方法简洁明了。
接下来，我们转向讨论函数式模型。函数式模型是构建模型的广泛类别，Sequential模型是其特例。函数式模型将层视为函数，接收张量并返回张量。实现序贯模型的一个简单例子如下：
此函数式模型构建过程包括定义层、连接层、定义输入输出。通过函数式模型，我们能构建多输入单输出、单输入多输出和多输入多输出模型，后期将进行详细介绍。
总体而言，Sequential模型与函数式模型在深度学习领域中各有优势。掌握Sequential模型相对简单，对于函数式模型，虽然可能不甚熟悉，但后续将深入探讨不同输入输出形式的函数式模型，并结合实例进行详细说明。
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时间：2024-10-17 23:44
神经网络模型是以顺序传递信息的形式构建的，适合用顺序数据结构表示，给人一种“直截了当”的感觉。在实际工程应用中，序贯模型能够有效解决诸多需求。它的关键特点包括全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，均能通过Sequential Model构建。
构建模型通常涉及以下五个步骤：定义模型、设定优化目标、输入数据、训练模型、评估模型性能。重要的是要有层(layers)的概念，如卷积层、池化层、全连接层、LSTM层等。在Keras中，构建模型时可直接使用这些层来形成目标神经网络。
在第一部分，我们介绍了如何使用Sequential模型构建神经网络。构建过程分为定义模型、输入数据和训练模型三个步骤。
定义模型时，可以将层列表传递给Sequential模型，构建模型。如示例代码所示，堆叠了四层，包括全连接层、激活层、全连接层和激活层。大家可能对第一层使用input_shape感到疑惑，但后续各层能自动推导中间数据形状，故无需传入参数。
定义优化目标是构建模型中的关键步骤，选择不同的优化器、损失函数和评估标准以适应不同任务。在实际项目中，多分类问题常用categorical_crossentropy，回归问题则采用MSE损失函数。
输入数据和训练模型是通过Keras的fit()方法完成的，此方法具有多个参数，如输入数据、迭代次数、数据批次大小、验证集比例等。
训练完成后，通过评估模型性能检查效果。fit()方法后，使用模型在测试数据集上进行验证。在Keras中，模型评估方法简洁明了。
接下来，我们转向讨论函数式模型。函数式模型是构建模型的广泛类别，Sequential模型是其特例。函数式模型将层视为函数，接收张量并返回张量。实现序贯模型的一个简单例子如下：
此函数式模型构建过程包括定义层、连接层、定义输入输出。通过函数式模型，我们能构建多输入单输出、单输入多输出和多输入多输出模型，后期将进行详细介绍。
总体而言，Sequential模型与函数式模型在深度学习领域中各有优势。掌握Sequential模型相对简单，对于函数式模型，虽然可能不甚熟悉，但后续将深入探讨不同输入输出形式的函数式模型，并结合实例进行详细说明。
