TF2学习笔记:Chapter 2 - 模型构建与过拟合防治
在本篇TF2学习笔记中,章节2主要探讨了机器学习中的关键概念和技术,包括分类和回归示例,数据预处理,以及如何构建、训练和评估深度学习模型。以下是该章节的核心知识点: 1. **数据预处理**: - 数据集划分:通常将数据分为训练集(train),验证集(valid)和测试集(test),用于模型训练、性能评估和泛化能力检验。 2. **模型构建与编译**: - 使用`keras.models.Sequential`创建模型,这是最常见的神经网络结构,通过添加一层层的`Dense`层实现。 - `model.compile()`方法用于配置损失函数(如`loss="binary_crossentropy"`或`loss="mean_squared_error"`)、优化器(如`optimizer="adam"`)和评估指标(如`metrics=["accuracy"]`)。 3. **训练模型**: - 使用`model.fit()`函数进行训练,输入是`x_train`和`y_train`,同时提供验证数据`validation_data=(x_valid_scaled,y_valid)`,设置训练轮数`epochs=100`,并可能添加回调函数`callbacks`来监控和控制训练过程。 4. **模型评估**: - 训练完成后,使用`model.evaluate()`评估模型在测试集上的性能,输入是`x_test`和`y_test`。 5. **防止过拟合**: - 过拟合是深度学习中常见的问题,文中提到的解决方法包括: - **Dropout**:随机关闭部分神经元以减少网络复杂性,防止过度依赖特定特征。 - **BatchNormalization**:规范化每个批次的输入,加速训练并改善模型的泛化能力。 - **Activation函数选择**:使用`"selu"`激活函数,它在某些情况下可以缓解梯度消失问题。 6. **模型构建的不同方式**: - **Sequential API**:线性堆叠层的方式,如`model.add(keras.layers.Dense(30,input_shape,activation="relu"))`。 - **Functional API**:使用函数式接口,定义输入、隐藏层和输出的连接,如使用`keras.layers.concatenate()`和`keras.layers.Dense()`构建多输入/多输出模型。 - **类定义**:通过继承`keras.models.Model`并重写`__init__`方法和内部层次定义,如`WideDeepModel`类。 这些知识点展示了在TF2环境下进行基础机器学习项目开发时所需的关键技术,无论是初学者还是进阶用户,理解并实践这些内容都是提高技能和开发高质量模型的关键。
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