深度学习--Keras总结
Keras主要包括14个模块,本文主要对Models、layers、Initializations、Activations、Objectives、Optimizers、Preprocessing、metrics共计8个模块分别展开介绍,并通过一个简单的Bp神经网络说明各个模块的作用。
1. Model
包:keras.models
这是Keras中最主要的一个模块,用于对各个组件进行组装
eg:
- from keras.models import Sequential
- model=Sequential() #初始化模型
- model.add(...) #可使用add方法组装组件
2. layers
包:keras.layers
该模块主要用于生成神经网络层,包含多种类型,如Core layers、Convolutional layers等
eg:
- from keras.layers import Dense #Dense表示Bp层
- model.add(Dense(input_dim=3,output_dim=5)) #加入隐含层
3. Initializations
包:keras.initializations
该模块主要负责对模型参数(权重)进行初始化,初始化方法包括:uniform、lecun_uniform、normal、orthogonal、zero、glorot_normal、he_normal等
详细说明:http://keras.io/initializations/
eg:
model.add(Dense(input_dim=3,output_dim=5,init='uniform')) #加入带初始化(uniform)的隐含层
4. Activations
包:keras.activations、keras.layers.advanced_activations(新激活函数)
该模块主要负责为神经层附加激活函数,如linear、sigmoid、hard_sigmoid、tanh、softplus、relu、 softplus以及LeakyReLU等比较新的激活函数
详细说明:http://keras.io/activations/
eg:
model.add(Dense(input_dim=3,output_dim=5,activation='sigmoid')) 加入带激活函数(sigmoid)的隐含层
Equal to:
- model.add(Dense(input_dim=3,output_dim=5))
- model.add(Activation('sigmoid'))
5. Objectives
包:keras.objectives
该模块主要负责为神经网络附加损失函数,即目标函数。如mean_squared_error,mean_absolute_error ,squared_hinge,hinge,binary_crossentropy,categorical_crossentropy等,其中binary_crossentropy,categorical_crossentropy是指logloss
注:目标函数的设定是在模型编译阶段
详细说明:http://keras.io/objectives/
eg:
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='sgd') #loss是指目标函数
6. Optimizers
包:keras.optimizers
该模块主要负责设定神经网络的优化方法,如sgd。
注:优化函数的设定是在模型编译阶段
详细说明:http://keras.io/optimizers/
eg:
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='sgd') #optimizer是指优化方法
7. Preprocessing
包:keras.preprocessing.(image\sequence\text)
数据预处理模块,不过本人目前尚未用过
8. metrics
包:keras.metrics
与sklearn中metrics包基本相同,主要包含一些如binary_accuracy、mae、mse等的评价方法
eg:
- predict=model.predict_classes(test_x) #输出预测结果
- keras.metrics.binary_accuracy(test_y,predict) #计算预测精度
9. Bp 神经网络的简单实现
- from keras.models import Sequential #导入模型
- from keras.layers import Dense #导入bp层
- train_x,train_y #训练集
- test_x,text_y #测试集
- model=Sequential() #初始化模型
- model.add(Dense(input_dim=3,output_dim=3,activation='sigmoid',init='uniform'))) #添加一个隐含层,注:只是第一个隐含层需指定input_dim
- model.add(Dense(1,activation='sigmoid')) #添加输出层
- model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='sgd') # 编译,指定目标函数与优化方法
- model.fit(train_x,train_y ) # 模型训练
- model.evaluate(test_x,text_y ) #模型测试
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