深度学习入门：使用Keras构建神经网络模型-优快云博客

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深度学习入门：使用Keras构建神经网络模型

data-science-ipython-notebooks donnemartin/data-science-ipython-notebooks: 是一系列基于 IPython Notebook 的数据科学教程，它涉及了 Python、 NumPy、 pandas、 SQL 等多种数据处理工具。适合用于学习数据科学和分析，特别是对于需要使用 Python 和 SQL 等工具进行数据分析和处理的场景。特点是数据科学教程、IPython Notebook、Python、SQL。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/data-science-ipython-notebooks

本文基于数据科学项目中的Keras教程，将带您全面了解如何使用Keras构建深度学习模型。Keras作为当前最流行的深度学习框架之一，以其简洁易用的API和强大的功能深受开发者喜爱。

1. Keras简介与安装

Keras是一个高级神经网络API，能够运行在TensorFlow或Theano后端之上。它的设计理念是用户友好和模块化，使深度学习模型的构建变得异常简单。

1.1 Keras名称由来

Keras(κέρας)在希腊语中意为"角"，这个名称来源于古希腊文学《奥德赛》中的一个意象：梦灵(Oneiroi)通过两扇门来到人间——象牙之门带来虚假的梦，而角之门则带来真实的预言。这与Keras作为深度学习框架的使命相呼应：帮助开发者实现真实有效的AI模型。

1.2 安装与配置

要使用Keras，您需要先安装Python科学计算基础包：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import keras

Keras支持两种后端计算引擎：Theano和TensorFlow。在导入Keras时会自动检测已安装的后端：

Using Theano backend.  # 或 TensorFlow后端

2. 实战：Otto商品分类问题

我们将使用Kaggle上的Otto商品分类数据集来演示Keras的使用。这个数据集包含200,000多种商品，每个商品有93个特征，目标是预测商品所属的9个主要类别。

2.1 数据加载与预处理

首先定义数据加载函数：

def load_data(path, train=True):
    df = pd.read_csv(path)
    X = df.values.copy()
    if train:
        np.random.shuffle(X)
        X, labels = X[:, 1:-1].astype(np.float32), X[:, -1]
        return X, labels
    else:
        X, ids = X[:, 1:].astype(np.float32), X[:, 0].astype(str)
        return X, ids

数据标准化和标签编码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from keras.utils import np_utils

def preprocess_data(X, scaler=None):
    """特征标准化"""
    if not scaler:
        scaler = StandardScaler()
        scaler.fit(X)
    X = scaler.transform(X)
    return X, scaler

def preprocess_labels(labels, encoder=None, categorical=True):
    """标签编码"""
    if not encoder:
        encoder = LabelEncoder()
        encoder.fit(labels)
    y = encoder.transform(labels).astype(np.int32)
    if categorical:
        y = np_utils.to_categorical(y)
    return y, encoder

2.2 构建第一个Keras模型

Keras的核心数据结构是模型(Model)，最简单的模型是Sequential模型，即层的线性堆叠。

让我们构建一个简单的逻辑回归模型：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(nb_classes, input_shape=(dims,)))  # 全连接层
model.add(Activation('softmax'))  # 激活函数层
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(X, Y)

这段代码构建了一个简单的神经网络：

Dense层实现了全连接神经网络
Activation层添加softmax激活函数
使用随机梯度下降(SGD)作为优化器
使用交叉熵作为损失函数

2.3 模型组件详解

Dense层（全连接层）

Dense(units, activation=None, use_bias=True, 
      kernel_initializer='glorot_uniform', 
      bias_initializer='zeros')

units: 输出空间的维度
activation: 激活函数(linear, relu, sigmoid等)
use_bias: 是否使用偏置项

激活函数

Keras提供了多种激活函数：

softmax: 多分类问题常用
sigmoid: 二分类问题
relu: 深度网络常用
tanh: 双曲正切

3. 防止过拟合的策略

在实际应用中，我们需要注意防止模型过拟合。常用的方法包括：

3.1 数据分割

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_val, Y_train, Y_val = train_test_split(X, Y, test_size=0.15)

3.2 早停(EarlyStopping)和模型检查点(ModelCheckpoint)

from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=4)
best_model = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True)

model.fit(X_train, Y_train, 
          validation_data=(X_val, Y_val),
          epochs=20, 
          batch_size=128,
          callbacks=[best_model, early_stop])

4. 构建多层感知机(MLP)

只需简单添加更多层，就可以构建深度神经网络：

model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_shape=(dims,), activation='relu'))  # 隐藏层1
model.add(Dense(50, activation='relu'))  # 隐藏层2
model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(X, Y)