17、深度学习中的神经网络：构建、优化与应用

深度学习中的神经网络：构建、优化与应用

在深度学习领域，神经网络是解决各种问题的强大工具。本文将深入探讨神经网络的构建、优化以及相关的实用技巧，包括模型训练、防止过拟合、模型保存与加载，还有Keras回调函数的使用，最后介绍卷积神经网络在图像分类中的应用。

1. 构建和训练神经网络

首先，我们使用Keras和TensorFlow构建一个简单的神经网络模型。以下是构建模型的代码：

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

model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu',
                input_shape=(image_width * image_height,)))
model.add(Dense(class_count, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.summary()

上述代码中，我们创建了一个顺序模型，添加了一个具有512个神经元的隐藏层，使用ReLU激活函数，输入形状为 (image_width * image_height,) 。接着添加了一个输出层，神经元数量等于类别数，使用