第2天：学习神经网络的构建与基本操作
目标： 学会使用 Python 和 TensorFlow/Keras 构建简单的神经网络模型，理解基本操作和训练过程。
2.1 选择开发环境并安装依赖
在开始动手构建神经网络之前，需要选择一个合适的开发环境并安装相关依赖。常用的开发环境包括 Jupyter Notebook、Google Colab、VS Code 等。
任务：
- 安装 Python（如果尚未安装）。
- 选择开发环境并安装相应工具（例如 Anaconda 以使用 Jupyter Notebook）。
- 安装 TensorFlow 和 Keras（如果你选择 Google Colab，则已经内置了这些库）。
学习资源：
- TensorFlow 官网的安装指南
- YouTube 上的 TensorFlow 和 Keras 环境配置教程
2.2 理解神经网络的构建流程
在 TensorFlow 和 Keras 中，构建神经网络通常包含以下几个步骤：
- 导入必要的库： 使用
import语句导入 TensorFlow、Keras 以及其他必要的库。 - 定义模型结构： 使用
Sequential或Functional API构建模型。模型结构包括层的类型和数量。 - 编译模型： 设置损失函数、优化器和评估指标。
- 训练模型： 使用
fit()函数将数据输入模型并进行训练。 - 评估模型： 使用
evaluate()函数评估模型在测试集上的表现。 - 预测： 使用
predict()函数进行预测。
学习资源：
- 文章：《Getting Started with TensorFlow and Keras》 by François Chollet
- 视频教程：《TensorFlow for Beginners》 by freeCodeCamp
2.3 构建你的第一个神经网络
为了熟悉神经网络的构建流程，你可以从一个简单的二分类问题入手，构建一个基本的全连接（Dense）神经网络模型。以下是一个典型的例子：
步骤：
-
导入库：
import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models -
加载数据集： 使用 Keras 提供的内置数据集，例如 MNIST 或 CIFAR-10。
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() -
数据预处理： 对数据进行标准化处理，将像素值缩放到 0-1 之间。
train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 -
定义模型结构：
model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) -
编译模型：
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) -
训练模型：
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) -
评估模型：
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print(f"Test accuracy: {test_acc}") -
预测：
predictions = model.predict(test_images)
学习资源：
- TensorFlow 官方文档中的入门教程
- 文章：《Building Your First Neural Network with TensorFlow and Keras》
2.4 理解损失函数与优化器
在训练神经网络时，损失函数和优化器起着关键作用：
- 损失函数（Loss Function）： 衡量模型预测值与真实值之间的差异。常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵（Cross-Entropy）。
- 优化器（Optimizer）： 通过调整模型的权重来最小化损失函数。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam 和 RMSprop。
学习资源：
- 文章：《Understanding Loss Functions and Optimizers in TensorFlow》
- 视频教程：《Gradient Descent, How Neural Networks Learn》 by 3Blue1Brown
2.5 探索神经网络的参数调优
在训练神经网络时，参数的选择和调整对模型性能有很大的影响。参数调优涉及：
- 学习率（Learning Rate）： 控制权重更新的步长，过大或过小的学习率都会影响训练效果。
- 批次大小（Batch Size）： 控制每次训练时使用的数据量，影响模型的收敛速度和稳定性。
- 训练轮数（Epochs）： 决定模型训练的轮次，过多的训练可能导致过拟合。
任务：
- 尝试不同的学习率、批次大小和训练轮数，观察模型的性能变化。
- 使用 TensorFlow 的回调函数（如 EarlyStopping 和 ModelCheckpoint）来优化训练过程。
学习资源：
- 文章：《Hyperparameter Tuning in Deep Learning》
- 视频教程：《How to Tune Hyperparameters in Neural Networks》 by StatQuest
2.6 第二天的总结与思考
在完成第二天的学习后，建议回顾神经网络的构建流程和基本操作，思考以下问题：
- 如何在 TensorFlow 中构建和训练一个简单的神经网络？
- 损失函数和优化器在训练过程中起到了什么作用？
- 你在调整模型参数时遇到了哪些挑战，如何解决？
任务：
- 完成一个基于不同数据集的神经网络训练实验，并记录结果。
- 查阅一篇关于神经网络参数调优的研究论文，了解当前的研究趋势。
通过第二天的学习，你将掌握如何在实践中构建和训练神经网络模型，并理解基本的参数调优技巧，为接下来的更复杂的深度学习任务打下坚实基础。
