Keras 中构建神经网络的 5 个关键步骤

Keras 中构建神经网络的 5 个步骤：揭秘人工智能的神奇力量

引言

人工智能 (AI) 的兴起彻底改变了我们与世界互动的方式。神经网络，作为 AI 技术的一个分支，已成为解决复杂问题的强大工具，从图像识别到自然语言处理无所不能。如果您有兴趣利用 Keras 构建自己的神经网络，这篇文章将指导您完成这 5 个步骤，开启 AI 探索之旅。

步骤 1：定义神经网络架构

神经网络的架构是其神经元组织和连接方式的蓝图。在 Keras 中，您可以使用 Sequential 或 Functional API 定义架构。对于初学者，Sequential API 更简单，可让您逐层构建网络。

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

# 创建一个顺序模型
model = Sequential()

# 添加输入层和一个隐藏层，每个有 10 个神经元
model.add(Dense(10, input_dim=784, activation='relu'))

# 添加输出层，有 10 个神经元
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

步骤 2：编译神经网络

编译过程为训练神经网络做准备，指定损失函数、优化器和度量标准。

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

步骤 3：训练神经网络

训练是神经网络学习识别模式并做出预测的过程。这涉及将数据输入网络并调整其权重以最小化损失函数。

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

步骤 4：评估神经网络

训练完成后，评估神经网络以衡量其性能。这包括计算准确性、召回率和 F1 分数等指标。

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('测试损失：', score[0])
print('测试准确度：', score[1])

步骤 5：使用神经网络进行预测

训练好的神经网络可以用来对新数据进行预测。

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_new)

结论

遵循这 5 个步骤，您就可以在 Keras 中构建、训练和使用神经网络。通过实践和试验，您将掌握 AI 的强大功能，开启解决问题和创新可能性的新天地。