【呆板学习】-深度学习模子

深度学习模子介绍

深度学习是呆板学习的一个分支，它通过构建多层的神经网络模子来模拟人脑的工作机制。深度学习模子具有强大的特征提取和表示本领，在图像辨认、语音辨认、自然语言处理等范畴取得了显著的成果。
重要组成部门

• 输入层：吸收原始数据，如图像像素值或文本词向量。
  
• 隐蔽层：由多个神经元组成，负责对输入数据进行复杂的非线性变换，每一层都可以看作是对前一层输出的一种抽象表示。
  
• 输出层：给出最终猜测结果，例如分类使命中的种别概率分布。
  

常见类型

• 卷积神经网络（CNN）
  
  
  
  • 适用于处理具有网格结构的数据，如二维图像。
    
  • 特点：局部连接、权值共享、池化操纵等。
    
  
  
• 循环神经网络（RNN）及其变体LSTM/GRU
  
  
  
  • 得当处理序列数据，能够捕获时间依赖关系。
    
  • 解决是非期记忆问题，克制梯度消失。
    
  
  
• 天生对抗网络（GAN）
  
  
  
  • 包含天生器与判别器两个部门，相互对抗训练。
    
  • 应用于图像天生、风格迁徙等创意使命。
    
  
  
• Transformer
  
  
  
  • 引入自注意力机制，有效处理长距离依赖。
    
  • 在自然语言处理范畴体现良好，如BERT、GPT系列模子。
    
  
  

实例：使用TensorFlow实现简单的MNIST手写数字辨认

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras import layers, models
4. # 加载MNIST数据集
5. mnist = tf.keras.datasets.mnist
6. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
7. x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化
9. # 构建模型
10. model = models.Sequential([
11.     layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 将28x28的图像展平成784维向量
12.     layers.Dense(128, activation='relu'),  # 全连接层
13.     layers.Dropout(0.2),                   # Dropout层防止过拟合
14.     layers.Dense(10)                       # 输出层，对应10个类别
15. ])
17. # 编译模型
18. loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
19. model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
21. # 训练模型
22. model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
25. # 评估模型
26. model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

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实例详细解释

我们将逐步剖析上述代码
1. 导入必要的库

1. import tensorflow as tf
2. from tensorflow.keras import layers, models

复制代码

• tensorflow：深度学习框架，提供了构建、训练和摆设呆板学习模子所需的工具。
  
• layers 和 models：来自Keras API，用于界说神经网络的层和模子结构。
  

2. 加载MNIST数据集

1. mnist = tf.keras.datasets.mnist
2. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
3. x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化

复制代码

• mnist.load_data()：加载MNIST手写数字数据集，返回训练集和测试集。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，标签是0到9之间的整数。
  
• 归一化：将图像像素值从0-255缩放到0-1之间，以便于模子更好地收敛。x_train / 255.0表示将训练集图像的像素值除以255。
  

3. 构建模子

1. model = models.Sequential([
2.     layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),  # 将28x28的图像展平成784维向量
3.     layers.Dense(128, activation='relu'),  # 全连接层
4.     layers.Dropout(0.2),                   # Dropout层防止过拟合
5.     layers.Dense(10)                       # 输出层，对应10个类别
6. ])

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• Sequential：顺序模子，按照从输入到输出的顺序堆叠各个层。
  
• Flatten：将28x28的二维图像展平成一维向量（784个元素），作为全连接层的输入。
  
• Dense：全连接层，第一个参数指定该层神经元的数量，activation='relu'指定了激活函数为ReLU（Rectified Linear Unit）。
  
• Dropout：随机抛弃一部门神经元，防止模子过拟合。0.2表示每次训练时随机抛弃20%的神经元。
  
• 最后一个Dense层：输出层，包含10个神经元，对应10个种别（0到9的数字）。
  

4. 编译模子

1. loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
2. model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])

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• SparseCategoricalCrossentropy：丧失函数，用于多分类使命。from_logits=True表示模子输出的是未经softmax处理的logits。
  
• optimizer='adam'：优化算法，Adam是一种自顺应学习率的优化算法，通常比传统的SGD（随机梯度下降）更有效。
  
• metrics=['accuracy']：评估指标，这里选择准确率（accuracy）来衡量模子性能。
  

5. 训练模子

1. model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

复制代码

• fit：开始训练模子。x_train和y_train分别是训练集的输入和标签，epochs=5表示训练5轮（每个epoch遍历一次整个训练集）。
  

6. 评估模子

1. model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

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• evaluate：在测试集上评估模子性能。x_test和y_test分别是测试集的输入和标签，verbose=2表示显示详细的评估过程。
  

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