Kaggle——Deep Learning(使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络)

1.单个神经元

创建一个具有1个线性单元的网络

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#线性单元
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
#创建一个具有1个线性单元的网络
model=keras.Sequential([
    layers.Dense(units=1,input_shape=[3])
])

2.深度神经网络

构建序列模型

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#构建序列模型
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model=keras.Sequential([
    #隐藏的 ReLU 层
    layers.Dense(unit=4,activation='relu',input_shape=[2]),
    layers.Dense(unit=3,activation='relu'),
    #线性输出层
    layers.Dense(units=1),
])

重写代码以使用激活层

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#重写代码以使用激活层
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(units=32, input_shape=[8]),
    layers.Activation('relu'),
    layers.Dense(units=32),
    layers.Activation('relu'),
    layers.Dense(1),
])

3.梯度下降

深度学习中使用的几乎所有优化算法都属于随机梯度下降算法。它们是分步训练网络的迭代算法。训练的一个步骤如下：抽取一些训练数据，并通过网络运行以进行预测。测量预测值与真实值之间的损失。最后，朝着使损失更小的方向调整权重。

一个"损失函数"，用于衡量网络预测的好坏。

一个"优化器"，可以告诉网络如何改变其权重。

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#随机梯度下降
#一个"损失函数"，用于衡量网络预测的好坏。
#一个"优化器"，可以告诉网络如何改变其权重
#添加损失和优化器¶
#定义模型后，可以使用模型的编译方法添加损失函数和优化器：
model.compile(
    optimizer="adam",
    loss="mae",
)

开始训练：告诉 Keras 每次向优化器提供 256 行训练数据（batch_size），并在整个数据集中执行 10 次。

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#开始训练：告诉 Keras 每次向优化器提供 256 行训练数据（batch_size），并在整个数据集中执行10次（epoch）。
history=model.fit(
    X_train,y_train,
    validation_data=(X_vaild,y_vaild),
    batch_size=256,
    epochs=10,
)

用图表的形式查看损失

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#用图表的形式查看损失
import pandas as pd
#将训练历史转换为数据框
history_df=pd.DataFrame(history.history)
#使用 Pandas 原生的 plot 方法
history_df['loss'].plot();

4.过拟合和欠拟合

使网络更深（添加更多层）来增加网络的容量。

更宽的网络更容易学习更多的线性关系，而更深的网络则更倾向于非线性关系。

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#过拟合和欠拟合
#使网络更深（添加更多层）来增加网络的容量。
#更宽的网络更容易学习更多的线性关系，而更深的网络则更倾向于非线性关系。
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(16, activation='relu'),
    layers.Dense(1),
])

wider = keras.Sequential([
    layers.Dense(32, activation='relu'),
    layers.Dense(1),
])

deeper = keras.Sequential([
    layers.Dense(16, activation='relu'),
    layers.Dense(16, activation='relu'),
    layers.Dense(1),
])

当模型过于热衷于学习噪声时，验证损失可能会在训练期间开始增加。

为了防止这种情况，我们可以在验证损失似乎不再减少时停止训练。

以这种方式中断训练称为提前停止。

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#模型过于热衷于学习噪声时，验证损失可能会在训练期间开始增加。
#为了防止这种情况，我们可以在验证损失似乎不再减少时停止训练。
#以这种方式中断训练称为提前停止。
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(
    #视为改进的最小变化量
    min_delta=0.001, 
    #停止前要等待多少个 epoch
    patience=20, 
    restore_best_weights=True,
)

5. Dropout和批量标准化

添加 Dropout正则化

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#添加 Dropout正则化
keras.Sequential([
    # ...
    #将 30% 的 dropout 应用到下一层
    layers.Dropout(rate=0.3), 
    layers.Dense(16),
    # ...
])

添加批量标准化

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#添加批量标准化
layers.Dense(16, activation='relu'),
layers.BatchNormalization(),

#或者
layers.Dense(16),
layers.BatchNormalization(),
layers.Activation('relu'),

Droupout和批量标准化

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#Droupout和批量标准化
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(1024, activation='relu', input_shape=[11]),
    layers.Dropout(0.3),
    layers.BatchNormalization(),
    layers.Dense(1024, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.3),
    layers.BatchNormalization(),
    layers.Dense(1024, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.3),
    layers.BatchNormalization(),
    layers.Dense(1),
])

6.二分类

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#二分类
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([
    layers.Dense(4, activation='relu', input_shape=[33]),
    layers.Dense(4, activation='relu'),    
    layers.Dense(1, activation='sigmoid'),
])

将交叉熵损失和准确度指标添加到模型中

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#将交叉熵损失和准确度指标添加到模型中
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['binary_accuracy'],
)

这个特定问题中的模型可能需要相当多的时期才能完成训练，因此我们将包含一个早期停止回调以方便使用。

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#这个特定问题中的模型可能需要相当多的时期才能完成训练，
#因此我们将包含一个早期停止回调以方便使用。
early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping(
    patience=10,
    min_delta=0.001,
    restore_best_weights=True,
)