11、基于Keras的深度学习入门指南

基于Keras的深度学习入门指南

在深度学习领域，神经网络的训练和优化是核心内容。本文将详细介绍激活函数、反向传播、梯度下降等关键概念，并通过Keras框架构建一个简单的多层感知器（MLP）神经网络进行示例。

激活函数

激活函数在神经网络中起着至关重要的作用，它对每个神经元的输入加权和应用非线性函数。常见的激活函数有Tanh、Sigmoid和ReLU（修正线性单元）。每个函数都有助于根据输入的加权和对输出值进行阈值处理。通常，我们会对特定层应用相同的激活函数，即该层的每个神经元都使用相同的激活函数。

激活函数	适用层	特点
Tanh、ReLU	隐藏层	ReLU更常用，有助于网络更快学习
Sigmoid	输出层	输出值在0到1之间，适用于分类问题

反向传播和梯度下降

神经网络的训练过程主要基于反向传播和梯度下降算法。在训练之前，我们需要准备一个经过清理和归一化的训练数据集，其中包含所有输入特征（Xs）和相应的预期输出（Ys），这被称为“地面真值”。模型将尝试学习数据中的模式，以生成与地面真值相近的结果。

以下是神经网络反向传播训练的一般步骤：
1. 初始化权重 </