Keras 模型训练教程

Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以 Python 编程语言快速构建和训练模型。以下是一些关于如何使用 Keras 进行模型训练的教程。

基础概念

• 模型构建：了解如何构建简单的模型。
• 编译模型：学习如何编译模型以设置优化器和损失函数。
• 训练模型：探索如何训练模型以及如何监控训练过程。

实践步骤

1. 导入库：

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

2. 构建模型：

   model = Sequential()
   model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   

3. 编译模型：

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

4. 训练模型：

   model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
   

5. 评估模型：

   scores = model.evaluate(x_test, y_test)
   print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
   

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 模型的训练细节，可以参考以下教程：

• Keras 官方文档 - 模型训练

神经网络架构

注意事项

• 确保你的数据集已经预处理和分割成训练集和测试集。
• 选择合适的优化器和损失函数对于模型训练至关重要。
• 使用适当的学习率和批次大小可以提高训练效率。

希望这些教程能帮助你更好地理解和应用 Keras 进行模型训练！