25、神经网络编程：Keras、PyTorch 与多分类问题

神经网络编程：Keras、PyTorch 与多分类问题

在机器学习和深度学习领域，神经网络是一种强大的工具，可用于解决各种分类和回归问题。本文将介绍如何使用 Keras 和 PyTorch 构建、训练和评估神经网络，并探讨如何处理多分类问题。

1. 使用 Keras 构建神经网络

Keras 是一个高级神经网络 API，它使得构建前馈神经网络变得非常容易。以下是使用 Keras 构建、训练和评估神经网络的详细步骤：

1.1 构建网络

要实现逻辑回归，我们可以使用一个包含一个 Dense 层的 Sequential 模型。以下是创建网络的代码：

import numpy as np
import keras_core as keras

np.random.seed(0)
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

1.2 设置梯度下降参数

在训练模型之前，我们需要指定损失函数和优化算法。对于逻辑回归，我们使用二元交叉熵损失函数和随机梯度下降（SGD）优化器。以下是设置参数的代码：

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics