Keras 二分类：初探深度学习的优雅与高效

2023-09-22 14:38:24

在人工智能浩瀚的海洋中，深度学习犹如一艘引领创新的巨轮，正乘风破浪，扬帆远航。作为深度学习领域的先驱，Keras凭借其简洁优雅的语法和高效的计算能力，深受广大开发者和研究人员的青睐。今天，我们将踏上Keras二分类之旅，用寥寥数行代码，揭开深度学习的神秘面纱。

初识深度学习

深度学习是一种机器学习技术，它利用深度神经网络结构，从数据中学习复杂模式和特征。神经网络由多个层级组成，每一层包含许多神经元，这些神经元通过权重和偏置相互连接。通过训练神经网络，我们可以调整这些权重和偏置，使得网络能够识别输入数据中的模式并做出准确的预测。

Keras 简介

Keras是一个开源的神经网络库，它基于TensorFlow后端，提供了高级神经网络API，使得开发者可以轻松构建和训练复杂的神经网络模型。Keras的语法简洁优雅，易于上手，同时它还提供了一系列预先构建的层和激活函数，极大地简化了模型构建过程。

Keras 二分类实战

为了深入理解Keras二分类的奥秘，我们将构建一个简单的二分类模型，来识别手写数字图片。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import layers

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 归一化数据
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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

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

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('测试集准确率：', accuracy)