Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)

终于构建出了第一个神经网络，Keras真的很方便。 之前不知道Keras这么方便，在构建神经网络的过程中绕了很多弯路，最开始学的TensorFlow，后来才知道Keras。 TensorFlow和Keras的关系，就像c语言和python的关系，所以Keras是真的好用。 搞不清楚数据的标准化和归一化的关系，想对原始数据做归一化，却误把数据做了标准化，导致用model.predict预测出来的值全是0.0，在网上搜了好久但是没搜到答案，后来自己又把程序读了一遍，突然灵光一现好像是数据归一化出了问题，于是把数据预处理部分的标准化改成了归一化，修改过来之后才能正常预测出来值，才得到应有的数据趋势。 在构建神经网络的过程中，我们经常会遇到各种挑战，尤其是在使用Keras这样的高级API时。Keras以其简洁易用的接口使得神经网络的搭建变得快速而高效，但同时也隐藏了一些潜在的陷阱。本文主要讨论了一个常见的问题：当使用`model.predict`进行预测时，结果全为0.0，以及如何解决这个问题。 我们要理解数据预处理的重要性。在神经网络中，输入数据通常需要进行标准化或归一化，以便所有特征在同一尺度上。标准化，即Z-score标准化，公式为 `(x - mean(x)) / std(x)`，它使得数据具有零均值和单位标准差。而归一化，又称最小-最大规范化，公式为 `(x - min(x)) / (max(x) - min(x))`，它将数据缩放到0到1之间。在本例中，作者误将数据进行了标准化，导致模型的预测结果全为0.0。这是因为标准化后的数据可能会包含负值，当乘以模型的权重后，可能会导致输出值小于0，经过激活函数（如Sigmoid或ReLU）后，会进一步压缩到0，尤其是对于Sigmoid而言，输出范围是0到1，负值会直接被压缩到0。 为了解决这个问题，作者发现并修正了数据预处理的错误，将标准化更改为归一化，这样模型就能正确地预测出非零值。归一化更适合于数据范围已知且在0到1之间的场景，这通常能更好地适应神经网络的训练。 另一个与预测值相关的问题是，当加载已经训练好的Keras模型进行预测时，结果几乎都为同一类。这可能是由于训练和预测阶段数据预处理不一致造成的。在Keras中，如果在训练时使用了`ImageDataGenerator`等数据增强技术，那么在预测时也需要采用相同的方式处理新数据。例如，作者在训练时使用了`ImageDataGenerator`来旋转、平移和缩放图像，但在预测时，直接使用了OpenCV读取和处理图像，这会导致数据的预处理不匹配。为了解决这个问题，作者将预测阶段的图像读取和处理方式改为了与训练时相同的`load_img`和`img_to_array`，确保了数据预处理的一致性。 总结来说，构建神经网络时，数据预处理是至关重要的步骤，需要确保正确地执行标准化或归一化。同时，训练和预测过程中数据的处理方式必须保持一致，特别是在处理图像数据时，要考虑到数据增强的影响。Keras虽然简化了神经网络的构建，但也需要我们对这些细节有深入的理解，才能避免类似的“踩坑”。通过理解这些问题并采取适当的解决措施，我们可以更有效地使用Keras构建和应用神经网络模型。