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DL_WITH_PY系统学习（第3章）

日期：2018-05-28点击：373收藏

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本节提示：

1、DL的核心构建

2、Keras的简单介绍

3、搭建DL机器训练环境

4、使用DL模型解决基础问题

3.1 DL的基本构建：layer

layer的定义：以1个或多个tensor作为输入，并且运算出来1个或者多个tensor作为输出的数据处理模型。

 from keras import models
from keras import layters

model = models.Sequentail()
model.add(layers.Dense(32,input_shape=（784，)))
model.add(layers.Dense(32))
 

在这样的代码中，第二层的layer自动以前一层的结果大小为输入大小。

3.2 DL的基本构建：model

model的定义：一个DL的model是一个直接的、非循环的layer的图，是最直接的layers的线性表示方式，单输入并且但输出。

model包含squence和model两种模式，这在之前已经讨论过。

3.3 DL的基本构建:loss function和optimizers

loss function:它表示的是当前训练项目的成功率；

optimizers: 表示，基于当前的loss function，当前的网络采取什么样的方法优化。主要是体现在SGD的具体变化上。

对于不同类型的训练，往往都有默认的很好的optimizers选择，只有当你进行专门的训练的时候，才可能需要采用自己定义的方法。

3.4 DL训练的步骤

3.4.1 定义你的数据集

3.4.2 选择一种layers的组合方式(选择model)

3.4.3 config选择的的model

3.4.4 训练，并且得到结果

在定义的过程中，有一些思考：

a、为什么要使用激活层

否则，原系统就是原始的线性系统，缺乏灵活性。

b、关于损失函数的选择

如果你使用的是binary函数，则

loss='binary_crossentropy'

当你想使用自定义的时候，尝试这个

 model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
 

实际上，很多时候， RMSprop都是一个不错的选择。

3.5 fit()返回的是log，它是一个hash，类似这种结构

['acc','loss','val_acc','val_loss']

3.6 predict

model.predict(x_test)

是对目前一个输入测试用例的实验。

3.7 关于compile中参数的选择，这块的概论非常重要又很模糊

一个典型的compile主要解决3个问题：

optimizer是什么，loss是什么，metrics是什么。而这3个参数的选择，往往都和问题本身有关：

optimizer:优化器，为预定义优化器名或优化器对象

常见的目标函数

rmsprop:绝大多数情况下都是可用的，该优化器通常是面对递归神经网络时的一个良好选择

sgd：（似乎也是可以的）随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov动量

loss:( categorical:绝对的;cross entropy 交叉熵)

categorical_crossentropy 最好的选择，onehot

sparse_categorical_crossentropy 当你的标签是integer的时候，选择

binary_crossentropy 2类分类的时候，选择

mse mean squared error 当你的问题是回归问题的时候选择(regression）

而mae为 mean absolute error ，能够只管地显示出你在什么时候出现overfit

可用的目标函数

mean_squared_error或mse
mean_absolute_error或mae
mean_absolute_percentage_error或mape
mean_squared_logarithmic_error或msle
squared_hinge
hinge
categorical_hinge
binary_crossentropy（亦称作对数损失，logloss）
logcosh
categorical_crossentropy：亦称作多类的对数损失，注意使用该目标函数时，需要将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列
sparse_categorical_crossentrop：如上，但接受稀疏标签。注意，使用该函数时仍然需要你的标签与输出值的维度相同，你可能需要在标签数据上增加一个维度：np.expand_dims(y,-1)
kullback_leibler_divergence:从预测值概率分布Q到真值概率分布P的信息增益,用以度量两个分布的差异.
poisson：即(predictions - targets * log(predictions))的均值
cosine_proximity：即预测值与真实标签的余弦距离平均值的相反