Julia: 通过简单实践理解机器学习概念(flux.jl)
通过简单实践理解机器学习概念(flux.jl)
jake484
于 2021-09-17 10:48:37 发布 104
文章标签: 神经网络 机器学习
版权
Flux.jl简介
Flux是什么
Flux 是一个纯 Julia ML 堆栈,可让通过机器学习相关算法构建预测模型。
怎样构建
提供训练和测试数据
构建具有可配置参数的模型以进行预测
通过调整参数来迭代训练模型以改进预测
验证模型
实例
假设一个预测目标: y = x + 1 y = x + 1 y=x+1
using Flux
f(x) = x + 112f (generic function with 1 method)
获得训练数据与测试数据
x_train = [0 1 2 3 4]
y_train = f.(x_train)x_test = [5 6 7 8 9]
y_test = f.(x_test)12345
构建预测模型
model = Dense(1, 1) #构建训练模型1
Dense可以视为神经网络,第一个参数为输入量个数,第二个参数为输出量个数。所以上面构建的为一个输入量与一个输出量(和预测目标相符)
model.weight #权重11×1 Matrix{Float32}:-1.0748355
这是自动初始化的结果
model.bias #偏量11-element Vector{Float32}:0.0predict = model1
这是因为Dense(1, 1)实现了功能σ(Wx+b),例如:
predict(x_train)11×5 Matrix{Float32}:1.07484 0.0 -1.07484 -2.14967 -3.22451
相当于是x前面的系数为权重的线性方程。
接下来设置损失函数,使用均方差mse
loss(x,y)= Flux.Losses.mse(predict(x),y)1
可以看一下现在的loss
loss(x_train, y_train)118.064499
接下来设置训练数据与训练参数
data = [(x_train, y_train)]
parameters = params(predict)12Params([Float32[-1.0748355], Float32[0.0]])
此时参数就是权重与偏量
训练
通过train!来训练,训练后查看loss
train!(loss, parameters, data, opt)
loss(x_train, y_train)121.8237922
好像还不错?再看看测试集的结果怎么样
predict(x_test)11×5 Matrix{Float32}:2.09523 2.4653 2.83536 3.20543 3.57549
额,确实不咋地。因为我们期望的结果是y_test,也就是
[5 6 7 8 9],为什么呢?因为才训练了一次而已。多整几次!
改进预测
训练个200次
for i in 1:200train!(loss, parameters, data, opt)println(loss(x_train, y_train))
end1234
最后一行结果是:3.9790393e-14,这个loss确实可以
验证
最后看一下参数
parameters1Params([Float32[1.0000001], Float32[0.99999976]])
是不是就是: y = x + 1 y=x+1 y=x+1
看看测试集的结果怎么样
predict(x_test)11×5 Matrix{Float32}:5.0 6.0 7.0 8.0 9.0
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原文链接:https://blog.csdn.net/jake484/article/details/120344229
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