17-Day7.md

第七周 Keras学习

[TOC]

预备：网络结构

• 单个人工神经元
  • 一组输入的线性加权叠加
  • 经过一个非线性变换进行输出
• 人工神经网络
  • 按照拓扑连接结构，将大量的神经元之间连接起来，构成人工神经元的网络结构
  • 前馈网络、反馈网络、记忆网络
• 典型的网络结构
  • 卷积网络CNN
  • 循环网络RNN

Keras总体

• 什么是Keras
  • ==Keras==是一套高级API，用来快速搭建深度神经网络。
• Keras历史
• Keras优点
• Keras核心概念
  • 模型(model)
    • 模型是组织层的一种方式，包括架构（连接关系）和权重参数。
    • 最简单的Model类型是==顺序模型==（串接很多层的线形管道）
  • 层(layers)
  • 激活函数(activations)
  • 优化器(optimizers)
• Keras使用流程
  • 定义网络(Define)
  • 编译网络(Compile)
  • 训练网络(Fit)
  • 评估网络(Ecaluate)
  • 数据预测(Predict)
  • 保存/载入网络(Load/Save)
• Keras实践学习

Keras层和模型

Keras训练和评估

Keras顺序模型

Keras模型的保存和加载

Keras训练循环