【深度学习】入门宝典：浅谈深度神经网络

Question

如题所述

Answer 1

深度探索：深度学习入门指南

深度学习，如同大脑神经元般运作，通过人工神经网络（ANN）模拟人类思维的复杂性。其中，深度神经网络（DNN）在处理非结构化数据，如图像和文本时，展现出了强大的能力，它们是生成式AI理解世界的关键。本文将借助TensorFlow和Keras，一步步揭示其工作原理。

1. 深入理解人工神经网络

从基础入门：预训练的神经网络能识别图像中的笑脸特征，展示了其预测能力。
实践应用：使用Keras，理解模型的构建，包括模型层、输入/输出、优化器和损失函数的运用。

1.2 极简案例：线性回归与Keras

我们通过一个简单的线性回归示例，展示如何用Keras构建神经网络，模拟x-y关系，直观感受其基本原理。

借助tensorflow.keras库，我们构建模型的流程包括：Sequential()结构、添加 Dense 层，以及利用optimizers进行训练。例如，创建一个2D简单神经网络，以CIFAR-10数据集预测图像类别。

2. 前馈神经网络实践

利用CIFAR-10数据集，包含10类彩色图像，我们分析了50k训练数据和10k测试数据。首先，数据预处理包括归一化和独热编码，展示训练集的前10张图片。

两种模型构建方法：Sequential()模型包含Flatten、两个200/150神经元的Dense层（ReLU激活）和一个10神经元的分类层（softmax激活）；函数式建模则利用Input()接收图像，进行深度构建。

使用summary()检查模型结构，训练集在10个周期后达到51.39%的准确率，测试集为49.52%。模型预测与真实类别对比，显示出学习成效。深度剖析了卷积神经网络（CNN），它在图像识别中大放异彩，通过滤波器和卷积操作提取特征。

卷积神经网络的威力

CNN中的滤波器如杯子口的水平边缘检测器和竖直边缘检测器，通过Conv2D层展现。Keras中的参数设置如filters（2个）、kernel_size（3x3）等，影响网络的性能。举例来说，模型从InputLayer的[32, 32, 3]输入，经过两轮卷积后，输出层参数显著减少，体现出深度学习的层次化优势。

通过BatchNorm和Dropout提升模型表现，CNN在CIFAR-10上的准确率显著提升至76.99%，对比基础FNN，CNN的参数虽然少，但层结构丰富，这是深度学习的魅力所在。尽管预测6/10张图片正确率60%，但样本量有限，实际性能可能更高。

总结

从基础FNN到深度CNN的过渡，展示了深度学习的灵活性和创新潜力。通过Keras，我们可以轻松构建和调整模型，以适应各种复杂任务。深度学习的世界，等待我们去探索和创造。