基于Keras搭建MLP-有解無憂

Keras是一套基于Tensorflow、Theano及CNTK后端的高層神經網路API，可以非常友好地支持快速實驗，本文從零開始介紹了如何使用Keras搭建MLP并給出兩個示例，

Keras

基于Ubuntu安裝Keras

具體安裝程序在官方中英文檔案中有詳細說明
中文 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/
英文 https://keras.io/#installation

Keras基礎知識

Sequential models

可以認為Keras中的所謂模型(models)就是某個具體的網路結構，如MLP、CNN、LSTM等，在Keras中它們被分為兩種：序貫模型(Sequential)和函式式模型(Model)，

Sequential模型就是一個直接由若干網路層線性堆疊起來的網路，使用如下代碼創建一個Sequential物件：

from keras.models import Sequential

model = Sequential()

Sequential的建構式可以接收一個由layer組成的list，用以初始化該model

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),#一個Dense層
    Activation('relu'),#為上一個Dense層附加激活函式
    Dense(10),#再添加一個Dense層
    Activation('softmax'),#為上一個Dense層附加激活函式
])

也可以使用.add()方法對該model初始化：

model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))
model.add(Activation('relu'))

Dense layer

Dense layer即全連接層，構造方法如下：

keras.layers.core.Dense(
  units,
  activation=None,
  use_bias=True,
  kernel_initializer='glorot_uniform',
  bias_initializer='zeros',
  kernel_regularizer=None,
  bias_regularizer=None,
  activity_regularizer=None,
  kernel_constraint=None,
  bias_constraint=None)

units：大于0的整數，表示該層輸出維度，
activation：激活函式，
use_bias：是否使用偏置，
kernel_initializer：權值矩陣初始化方法，
bias_initializer：偏置的初始化方法，
regularizer與constraint：正則項與約束項，

我們可以使用前文提到的.add()方法為model添加全連接層，只有輸入層需要指定輸入資料維度，之后的層不需再指定前一層的維度，

compile & fit

model的結構設定好之后使用compile方法編譯：

model.compile(
  self,
  optimizer,
  loss,
  metrics=None,
  sample_weight_mode=None)

optimizer：預定義的優化器名稱或自定義的優化器物件，
loss：預定義的損失函式名稱或自定義的目標函式，

編譯后使用fit方法訓練模型：

model.fit(
  self,
  x,
  y,
  batch_size=32,
  epochs=10,
  verbose=1,
  callbacks=None,
  validation_split=0.0,
  validation_data=https://www.cnblogs.com/zillyrex/p/None,
  shuffle=True,
  class_weight=None,
  sample_weight=None,
  initial_epoch=0)

x：作為輸入資料的numpy array，
y：作為標簽的numpy array，
batch_size：梯度下降時每個batch包含的樣本數，
epochs：訓練總輪數，
verbose：日志顯示，0為不在標準輸出流輸出日志資訊，1為輸出進度條記錄，2為每個epoch輸出一行記錄，

訓練一個線性回歸模型

一個線性回歸模型可以被認為是一個MLP的特例，即一個輸入與輸出只有1維且沒有激活函式(或激活函式為線性函式a(x)=x)的MLP，我們首先生成一些離散的點，使這些點大致成線性關系，再構建一個Sequential model，最后在這些點上訓練該model以得到它們的線性關系，

import numpy as np

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import optimizers

data_size = 50 # 生成的資料集大小
batch_size = 40
learning_rate = 0.01
epochs = 300

# 在正負1之間均勻產生data_size個點
x_train = np.linspace(-1, 1, data_size)
# 使得資料點呈y=3x+5的關系，添加小范圍正態亂數以獲得資料的隨機波動效果
y_train = 3 * x_train + 5 + np.random.rand(*x_train.shape)*0.3

# 創建一個Sequential模型
model = Sequential()
# 添加一個全連接層，輸入資料維度為1，含一個輸出單元，RandomUniform表示權值在正負0.05間均勻隨機初始化
model.add(Dense(units=1, input_dim=1, kernel_initializer='RandomUniform'))

# 列印查看當前的權重
print(model.layers[0].get_weights())

# 創建一個SGD物件以調整學習速率
sgd = optimizers.SGD(lr=learning_rate)
# 編譯model，優化器使用剛創建的SGD物件，損失函式使用最小均方差mse
model.compile(optimizer=sgd, loss='mse')
# 使用之前生成的資料訓練
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1)

# 再次列印權重，可以看到其值在3與5附近
print(model.layers[0].get_weights())

結果：

...
Epoch 298/300
50/50 [==============================] - 0s 36us/step - loss: 0.0325
Epoch 299/300
50/50 [==============================] - 0s 45us/step - loss: 0.0264
Epoch 300/300
50/50 [==============================] - 0s 56us/step - loss: 0.0260
[array([[2.9937706]], dtype=float32), array([5.0084023], dtype=float32)]

有趣的是，當我們調整資料點的范圍，將

x_train = np.linspace(-1, 1, data_size)

改為

x_train = np.linspace(-25, 25, data_size)

保持其他部分不變,再次運行程式訓練，loss會振蕩到無窮到導致訓練失敗，這是學習率過大造成的，將learning_rate由0.01改為0.003，再次訓練，即可得到正確結果，

我們還可以加入一個隱層，調整學習率與epochs后也可以得到很好的訓練結果：

import numpy as np

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import optimizers

data_size = 50
batch_size = 40
learning_rate = 0.0003
epochs = 500

x_train = np.linspace(-25, 25, data_size)
y_train = 3 * x_train + 5 + np.random.rand(*x_train.shape)*0.3

model = Sequential()
#這里的units為4，即隱層單元個數為4
model.add(Dense(units=4, input_dim=1, kernel_initializer='RandomUniform'))
#再添加輸出層，維度為1
model.add(Dense(units=1, kernel_initializer='RandomUniform'))

print(model.layers[0].get_weights())
print(model.layers[1].get_weights())


sgd = optimizers.SGD(lr=learning_rate)
model.compile(optimizer=sgd, loss='mse')
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1)

print(model.layers[0].get_weights())
print(model.layers[1].get_weights())

結果：

Epoch 498/500
50/50 [==============================] - 0s 119us/step - loss: 0.0169
Epoch 499/500
50/50 [==============================] - 0s 156us/step - loss: 0.0168
Epoch 500/500
50/50 [==============================] - 0s 85us/step - loss: 0.0182
[array([[ 0.8122992 , -0.08030439, -0.05526135, -1.0514123 ]],
      dtype=float32), array([ 1.110988  , -0.11047827, -0.07585457, -1.4386528 ], dtype=float32)]
[array([[ 1.3721825 ],
       [-0.13642032],
       [-0.09367472],
       [-1.7768502 ]], dtype=float32), array([0.968823], dtype=float32)]

結果中兩個list中的第一個array是權值，第二個array是偏置，

訓練一個用于識別MNIST的MLP

在Keras安裝路徑下的examples檔案夾中可以找到mnist_mlp.py：

from __future__ import print_function

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop

batch_size = 128
num_classes = 10
epochs = 20

#讀取mnist的訓練與測驗資料
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
#整型轉為浮點型
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
#歸一到(0,1)區間內
x_train /= 255
x_test /= 255
print(x_train.shape[0], 'train samples')
print(x_test.shape[0], 'test samples')

# convert class vectors to binary class matrices
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

#使用了兩個隱層，每個隱層512個單元，激活函式選用relu，添加了Dropout防止過擬合，最后通過softmax輸出
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.summary()

#損失函式選用多分類對數損失函式，優化器選用RMSprop
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=epochs,
                    verbose=1,
                    validation_data=https://www.cnblogs.com/zillyrex/p/(x_test, y_test))
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

結果：

...
59392/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0183 - acc: 0.99
59776/60000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0182 - acc: 0.99
60000/60000 [==============================] - 15s 253us/step - loss: 0.0182 - acc: 0.9953 - val_loss: 0.1072 - val_acc: 0.9842
Test loss: 0.10721807914278024
Test accuracy: 0.9842

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