ТОП просматриваемых книг сайта:
Нейросети начало. Джейд Картер
Читать онлайн.
Инициализация весов: перед началом обучения необходимо инициализировать веса нейросети. Веса могут быть инициализированы случайными значениями или значениями, определенными экспертами.
Обучение нейросети: процесс обучения состоит в постепенной корректировке весов нейросети на основе обучающих данных. Этот процесс осуществляется путем вычисления функции потерь, которая определяет расхождение между предсказанными и фактическими значениями. Для улучшения результатов обучения можно использовать различные методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск.
Оценка качества модели: после завершения обучения необходимо проверить качество работы модели на проверочной выборке. В этом случае используется метрика, которая определяет, насколько точно модель предсказывает значения.
Финальное тестирование: после того, как модель успешно прошла проверку на проверочной выборке, ее необходимо протестировать на новых, ранее не виденных данных. Это поможет определить, насколько хорошо модель справляется с задачей.
Оптимизация модели: если результаты не удовлетворительны, можно произвести оптимизацию модели. Это может включать в себя изменение архитектуры нейросети, выбор другой функции потерь, изменение гиперпараметров или использование другого метода оптимизации.
Конечный код, который выполняет все этапы обучения нейросети, может выглядеть примерно так:
# Подготовка данных
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Определение архитектуры нейросети
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
# Инициализация весов
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# Обучение нейросети
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)
# Оценка качества модели
score = model.evaluate(X_test, y_test)
# Финальное тестирование
y_pred = model.predict(X_new_data)
# Оптимизация модели
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=64)
Комментарии к коду:
Первая строка импортирует функцию train_test_split из библиотеки Scikit-Learn для разделения данных на обучающую и проверочную выборки.
Далее определяется архитектура нейросети с помощью класса Sequential из библиотеки Keras. Мы создаем модель с двумя скрытыми слоями с 32 и 16 нейронами соответственно, а также одним выходным слоем. Функции активации для скрытых слоев задаются как ReLU, а для выходного слоя – linear (обычная линейная функция активации). Входной слой определяется автоматически по размерности входных данных.
Затем мы компилируем модель, используя функцию потерь "mean squared error" (среднеквадратичная ошибка) и метод оптимизации "adam".
Далее мы обучаем модель на обучающей выборке,