5、人工智能与机器学习：模型训练、评估及优化全解析

人工智能与机器学习：模型训练、评估及优化全解析

1. 人工神经网络模型的训练与评估

在定义并编译好人工神经网络（ANN）模型后，就可以将其应用于数据。通过调用模型的 fit() 函数，能在加载的数据上训练或拟合模型。训练过程会在数据集上进行固定次数的迭代（轮次），这个轮次数量可通过 nb_epoch 参数指定。同时，还能设置在网络进行权重更新前评估的实例数量，这由 batch_size 参数控制。以下是一个示例代码，这里设置了较少的轮次（10）和相对较小的批量大小（32）：

model.fit(data, Y, nb_epoch=10, batch_size=32)

训练完神经网络后，可以在相同数据集上评估网络的性能，这能让我们了解对数据集的建模效果（如训练准确率），但无法得知算法在新数据上的表现。为解决这个问题，需将数据分为训练集和测试集。使用 evaluation() 函数在训练数据集上评估模型，它会为每个输入输出对生成预测，并收集分数，包括平均损失和配置的任何指标（如准确率）。示例代码如下：

scores = model.evaluate(X_test, Y_test)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

2. 加速 ANN 模型运行的方法

训练 A