Keras 是一个高级神经网络 API，它被设计为易于使用和扩展，并且能够运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。以下是一些关于 Keras 的教程，帮助你开始深度学习的旅程。

教程列表

基础概念

在开始构建模型之前，了解一些基础概念是非常重要的。

  • 神经网络：由许多相互连接的神经元组成的计算模型。
  • 层：神经网络中的一个处理单元，可以是输入层、隐藏层或输出层。
  • 激活函数：用于决定神经元是否“激活”的函数。

数据预处理

在进行深度学习之前，需要对数据进行预处理，以便模型能够更好地学习。

  • 数据清洗：去除无用数据，处理缺失值。
  • 归一化：将数据缩放到一定范围内，例如 [0, 1] 或 [-1, 1]。

构建模型

Keras 提供了多种构建模型的方法，包括：

  • Sequential：线性堆叠的模型。
  • Functional API：构建更复杂的模型结构。
  • Model Subclassing API：自定义模型。

训练模型

训练模型是深度学习过程中的关键步骤，需要选择合适的损失函数和优化器。

  • 损失函数：衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
  • 优化器：用于更新模型参数的算法。

评估模型

训练完成后，需要评估模型在测试数据上的性能。

  • 准确率：正确预测的数量与总预测数量的比例。
  • 召回率：正确预测的正例数量与实际正例数量的比例。

模型保存与加载

在完成模型训练后，可以将其保存以便后续使用。

  • 保存模型：将模型结构、权重和训练状态保存到文件中。
  • 加载模型：从文件中恢复模型。

Keras 模型结构示例