Keras 模型编译

Keras 是一个高级神经网络 API，它可以运行在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上。它可以非常轻松地构建和训练深度学习模型，同时也可以支持很多流行的神经网络架构。

在 Keras 中，我们需要对模型进行编译，这个过程中我们可以配置损失函数、优化器和指标等参数。在本文中，我们将介绍如何使用 Keras 编译模型，并说明每个参数的含义。

Keras 模型编译函数

在 Keras 中，我们可以使用 model.compile() 函数来编译模型。这个函数有以下几个重要的参数：

• optimizer：优化器，用于控制模型的学习过程。可以传递 optimizer 类实例，或则使用字符串配置参数来调用内置优化器。常用的优化器有：SGD、RMSprop、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax 和 Nadam 等。
• loss：损失函数，用于衡量模型预测值和真实值之间的差异。可以传递损失函数名称或则自定义损失函数。常用的损失函数有：mean_squared_error、binary_crossentropy、categorical_crossentropy 等。
• metrics：指标列表，用于评估模型性能。可以传递模型指标列表，也可以调用 metric 函数。常用的指标有：accuracy、binary_accuracy、categorical_accuracy 等。

示例代码如下：

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(2,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

上面代码创建了一个包含两个全连接层的模型，并编译了该模型。其中，我们采用了 sgd 优化器，binary_crossentropy 损失函数和 accuracy 指标评估模型性能。

另外，我们还可以为优化器、损失函数和指标传递额外的参数。例如，为 SGD 优化器设置学习率：

from keras.optimizers import SGD

sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.9)

# 编译模型
model.compile(optimizer=sgd, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

总结

Keras 是一个非常强大且易于使用的深度学习框架，它能够简化模型构建和训练的过程。在 Keras 中，我们需要对模型进行编译，并指定优化器、损失函数和指标等参数。熟练掌握这些参数的使用，可以帮助我们更好地构建和训练深度学习模型。