Keras深度学习——训练原始神经网络

在机器学习领域，神经网络是一种强大的工具，它可以处理复杂的数据并执行各种任务。Keras是一个高级神经网络API，它可以简化深度学习模型的构建和训练过程。在这篇文章中，我们将使用Keras来训练一个多层感知机（MLP），即原始神经网络，来预测MNIST数据集中的数字标签。

1. 导入必要的库
   首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical

2. 加载数据
   接下来，我们需要加载MNIST数据集：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

3. 预处理数据
   我们需要对数据进行预处理，将像素值归一化到0和1之间，并将标签转换为独热编码：

x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

4. 构建网络
   现在，我们可以构建我们的神经网络。我们将使用一个多层感知机，其中包含两个全连接层，每个层都有128个神经元，激活函数为ReLU：

model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

5. 编译网络
   接下来，我们需要编译网络，指定损失函数、优化器和度量标准：

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

6. 训练网络
   现在，我们可以训练网络了：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

7. 评估网络
   最后，我们需要评估网络在测试集上的性能：

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)

通过上面的步骤，我们就可以训练一个多层感知机来预测MNIST数据集中的数字标签。Keras使深度学习模型的构建和训练变得更加简单，我们可以使用它来解决各种各样的问题。