7 Keras的基础术语

在上一篇文章中，我们探讨了如何安装Keras以及如何测试安装是否成功。本文将介绍一些Keras中的基础术语，这些术语是理解Keras框架的关键。在后续的文章中，我们将深入探讨张量（tensor）的概念，它是深度学习的基础。接下来，我们将通过实例来阐述Keras中的重要术语。

1. 模型（Model）

模型是Keras中的核心模块，它代表了整个神经网络的结构。在Keras中，通常有两种方式定义模型：

• 序贯模型（Sequential Model）：适用于按层顺序堆叠的模型，使用简单的API构建。
• 函数式API（Functional API）：适用于更复杂的模型，例如多输入或多输出模型。

示例：定义一个简单的序贯模型

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个序贯模型
model = Sequential()

# 添加输入层和隐含层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=10))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

在上述代码中，Dense层表示全连接层，其中units指的是该层的神经元数量，activation指定激活函数。

2. 层（Layer）

在Keras中，层是构建神经网络的基本单位。每一层可以执行一项计算任务并将其结果传递给下一层。常见的层包括：

• Dense：全连接层。
• Conv2D：卷积层，通常用于图像数据。
• LSTM：长短期记忆层，常用于处理序列数据。

示例：添加卷积层

from keras.layers import Conv2D

# 添加一个卷积层
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))

在这里，filters表示输出的卷积核数量，kernel_size表示卷积核的大小，input_shape定义了输入数据的形状。

3. 权重（Weights）

每一层都有一组权重，用于在训练过程中调整模型的能力。权重是模型学习的结果，会在训练过程中根据数据不断优化。

示例：获取模型权重

weights = model.get_weights()
print(weights)

4. 输入（Input）与输出（Output）

在Keras中，输入指的是模型接收的数据，而输出则是模型给出的预测结果。输入和输出的形状（shape）需要在模型构建时明确指定。

示例：定义输入层

from keras.layers import Input

input_layer = Input(shape=(10,))

5. 激活函数（Activation Function）

激活函数是神经网络中至关重要的部分，它帮助模型捕捉数据中的非线性关系。常用的激活函数包括：

• relu（修正线性单元）
• sigmoid（S型函数）
• softmax（归一化函数）

示例：使用激活函数

在创建层时，可以直接在层中指定激活函数，例如：

model.add(Dense(units=64, activation='relu'))

6. 损失函数（Loss Function）

损失函数是用来衡量模型的预测结果与实际结果之间差距的函数。选择合适的损失函数对模型的训练效果至关重要。常见的损失函数包括：

• binary_crossentropy：用于二分类问题。
• mean_squared_error：用于回归问题。

示例：编译模型

在编译模型时需要指定损失函数：

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

7. 优化器（Optimizer）

优化器是用于更新模型权重以减小损失函数的算法。Keras提供了多种优化器，如：

• SGD（随机梯度下降）
• Adam（自适应动量估计）

示例：使用Adam优化器

from keras.optimizers import Adam

model.compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

结语

掌握以上基础术语是学习Keras的第一步。在理解这些定义之后，你将能够更顺利地使用Keras构建和训练深度学习模型。接下来的文章中，我们将深入探讨Tensor的概念，这是理解神经网络数据运算的基础。敬请期待！