Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

Keras是一个高级的神经网络API,它能够以TensorFlow、CNTK或Theano作为后端运行,以支持快速的实验和模型构建。Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎,适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员 。

常用函数及其参数

Dense()

全连接层,用于构建神经网络中的线性部分。

  • units: 层中的神经元数量。
  • activation: 激活函数,默认为’relu’。
  • use_bias: 是否使用偏置项,默认为True。
  • kernel_initializer: 权重初始化方法,默认为’glorot_uniform’。

Conv2D()

二维卷积层,用于处理图像数据。

  • filters: 输出空间的维度,即滤波器的数量。
  • kernel_size: 卷积窗口的大小。
  • strides: 步长。
  • padding: 填充方式,‘valid’或’same’。
  • activation: 激活函数。

MaxPooling2D()

最大池化层,用于降低特征图的空间维度。

  • pool_size: 池化窗口的大小。
  • strides: 步长。
  • padding: 填充方式。

LSTM()

长短期记忆网络层,适用于序列数据。

  • units: 输出维度。
  • activation: 激活函数。
  • recurrent_activation: 递归激活函数。
  • return_sequences: 是否返回整个序列的输出。

Dropout()

丢弃层,用于正则化,防止过拟合。

  • rate: 丢弃比例。

Embedding()

嵌入层,用于将离散值转换为连续的向量。

  • input_dim: 输入词汇表的大小。
  • output_dim: 嵌入向量的维度。

Model.fit()

训练模型。

  • x_train: 训练数据。
  • y_train: 训练标签。
  • epochs: 训练周期数。
  • batch_size: 每个批次的样本数。

Model.evaluate()

评估模型性能。

  • x_test: 测试数据。
  • y_test: 测试标签。

Model.predict()

对新的数据进行预测。

  • x_predict: 待预测的数据。

实例

下面是一个使用Keras库构建和训练简单神经网络模型的实例,该模型用于预测Pima印第安人糖尿病数据集:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 加载数据集
dataset = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]

# 创建Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X, Y)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

这个例子展示了如何使用Keras构建一个简单的多层感知器网络,用于二元分类问题。我们首先导入必要的库,然后加载并分割数据集,接着创建一个Sequential模型并添加全连接层,编译模型指定损失函数和优化器,最后训练模型并评估其性能 。

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