Keras——用Keras搭建线性回归神经网络
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2020-12-21
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Keras——用用Keras搭建线性回归神经网络搭建线性回归神经网络
文章目录文章目录1.前言2.用Keras搭建线性回归神经网络2.1.导入必要模块2.2.创建数据2.3.搭建模型2.4.激活模型2.5.训练+测试
1.前言前言
神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，例如给一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入 x 的输出值。
2.用用Keras搭建线性回归神经网络搭建线性回归神经网络
2.1.导入必要模块导入必要模块
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import matplotlib.pyplot as plt
2.2.创建数据创建数据
np.random.seed(42)
X = np.linspace(-1,1,200) #(200,)
np.random.shuffle(X)
Y = -0.5*X + 2.7 + np.random.normal(0,0.05,(200,)) #均值，标准差，输出的shape
plt.scatter(X, Y)
plt.show()
X_train, Y_train = X[:160],Y[:160] #训练数据0-159
X_test, Y_test = X[160:], Y[160:] #测试数据
2.3.搭建模型搭建模型
然后用 Sequential 建立 model， 再用 model.add 添加神经层，添加的是 Dense 全连接神经层。参数有两个，一个是输入数据和输出数据的维
度， x 和 y 是一维的。
如果需要添加下一个神经层的时候，不用再定义输入的纬度，因为它默认就把前一层的输出作为当前层的输入。在这个例子里，只需要一层就
够了。
model = Sequential() #用来一层一层一层的去建立神经层
model.add(Dense(units=1, input_dim=1)) #Dense指这个神经层是全连接层
2.4.激活模型激活模型
接下来要激活神经网络，上一步只是定义模型。
参数中，误差函数用的是 mse 均方误差；优化器用的是 sgd 随机梯度下降法。
model.compile(loss='mse',optimizer='sgd') #激活模型
2.5.训练训练+测试测试
训练的时候用 model.train_on_batch 一批一批的训练 X_train, Y_train。默认的返回值是 cost，每100步输出一下结果。
测试用到的函数是 model.evaluate，输入测试集的x和y， 输出 cost，weights 和 biases。其中 weights 和 biases 是取在模型的第一层
model.layers[0] 学习到的参数。从学习到的结果你可以看到, weights 比较接近-0.5，bias 接近 2.7。
print('Training.................')
for step in range(500):
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