Keras 深度學習和神經網絡簡介

什麼是深度學習？

深度學習是屬於機器學習的一個領域，與人工神經網絡中算法的使用有關。 它主要用於創建預測模型，只需幾行編碼即可解決問題。 深度學習系統是一個廣泛的神經網絡，其靈感來自大腦的功能和結構。 深度學習至關重要，尤其是在涉及大量數據時。

它創建了一個廣泛的神經網絡，在大量數據的幫助下，它變得可擴展，並反過來提高了性能。 這在非結構化數據或未標記數據的情況下尤其有用。 深度學習可以通過監督學習或從標記數據中學習來提供出色的結果。

由於互聯網上每天都會生成大量可用數據，而且其中大部分數據都是非結構化的，因此深度學習正在成為解決和處理此類問題的下一個大事件。

另一方面，在海量數據成為處理和分析問題的情況下，隨著數據的增加，深度學習變得越來越好。 當更多的數據以多種方式連接起來創建更大的模型和更多的計算處理時，它會創建一個更大更好的神經網絡。 它還為更好和改進的算法、新見解和增強技術提供了空間。

什麼是 Keras？

到目前為止，您已經知道神經網絡在深度學習中的重要性。 有許多框架用於創建神經網絡。 但與此同時，許多框架的複雜性正在成為開發人員的障礙。 已經提出了許多建議來簡化和改進用於構建神經網絡模型的高級 API，但經過仔細檢查，沒有一個是非常成功的。 要了解有關 Keras 的更多信息，請查看有關 Keras 和 Tenserflow 的文章。

這就是 Keras 框架的進入在深度學習領域產生了巨大影響的時候。 Keras 是用 Python 編程語言編寫的，是高級神經網絡的領先 API 之一。 Keras 支持許多神經網絡的後端計算引擎。

它也是對低級深度學習 API 的改進。 TensorFlow 是一個開源的人工智能庫，允許開發人員創建具有多層的大規模神經網絡。 TensorFlow 2.0 已採用 Keras 作為其高級 API。 這使得 Keras 在所有其他深度學習 API 中成為明顯的贏家。

Keras 的原理

創建 Keras 的主要目的是使其用戶友好且易於擴展。 它與 Python 一起工作，不是為機器設計的，而是為人類設計的。

它通過遵循最佳實踐來減少開發人員的認知負擔。 通過使用諸如正則化方案、激活函數、初始化方案、優化器、成本函數和神經層等獨立模塊，可以輕鬆地使用 Keras 創建新模型。 新函數、類和模塊可以直接添加。 Keras 的模型不需要單獨的模型配置文件，並且在 Python 代碼中定義。

Keras 中的模型

Keras 的核心數據結構是模型，Keras 中主要有兩類模型，分別是函數式 API 模型類和順序模型。

• 順序模型：它是一種具有線性堆疊的模型，描述起來非常簡單。 在順序模型中，模型定義了兩個密集層。 這使得順序模型在編碼方面非常不復雜。 每一層的定義只要一行代碼就足夠了，例如訓練模型輸出預測、度量和損失的評估和計算、訓練和擬合、學習過程定義和編譯。 Keras 的順序模型使用簡單，但僅限於模型拓撲。

• 具有功能 API 的模型類：具有有用 API 的 Keras 模型類主要用於創建具有高度複雜性的模型。 這些包括具有共享層的模型、有向無環圖 (DAG)、多輸入和多輸出模型等。功能性 API 通過首先定義層、創建模型、編譯它來組合它比順序模型提供更多的靈活性最後，安裝或訓練它。 預測和評估與序列模型中的類似。

Keras 數據集和應用程序

通常可以通過“keras.datasets”類找到 7 個深度學習示例數據集。 這些數據集包括波士頓房價、MNIST 時尚圖像、MNIST 手寫數字、路透社新聞專線主題、IMDB 電影評論以及 cifar100 和 cifar10 小型彩色圖像。

有 10 個 Keras 應用程序已經針對 MobileNetV2TK、NASNet、DenseNet、MobileNet、InceptionResNetV2、InceptionV3、ResNet50、VGG19、VGG16、Xception 進行了預訓練。 任何初學者開發人員都可以使用這些應用程序模型在不同的類集上微調模型，提取特徵並預測圖像的分類。

Keras 的好處

1. 用戶友好：Keras 成為高級神經網絡 API 領導者的主要原因之一是用戶友好。
2. 易於模型構建和學習：Keras 的其他好處是易於構建模型和易於學習。 它還為分佈式訓練和多個 GPU 提供了強大的支持。
3. 輕鬆與後端引擎集成：可與 PlaidML、MXNet、Theano、CNTK、TensorFlow 等至少五種後端引擎集成。
4. 廣泛的廣泛採用和生產部署選項：它支持廣泛的生產部署選項，並提供廣泛採用的優勢。
5. 更大的靈活性：它還可以輕鬆與較低級別的深度學習語言集成，使開發人員能夠快速實現他在基礎語言中構建的任何內容。 通過這種方式，Keras 為機器學習的開發者提供了極大的靈活性。
6. 大公司、初創公司和研究人員的採用： Keras 被許多大公司使用，例如 Uber、Nvidia、Apple、Amazon、Microsoft、Square、Zocdoc、Instacart、Yelp、Netflix 和 Google 等。 NASA 和 CERN 的研究人員也採用 Keras 作為他們的深度學習框架。 它在使用深度學習作為其產品核心的初創公司中也很普遍。
7. 易於將模型轉化為產品：開發人員可以快速將他的模型轉化為產品，因為 Keras 支持的平台範圍比任何其他深度學習框架（包括 Google Cloud）都更出色。 它是通過 TensorFlow-Serving 在瀏覽器中通過 GPU 加速的 JavaScript 運行時（例如 WebDNN 和 Keras.js）實現的，在 Android 上通過 TensorFlow Android 運行時（例如通過 Apple 的 CoreML 在 iOS 上的 Not Hotdog 應用程序）實現。 Apple 的 CoreML 也為 Keras 提供了官方支持。

結論

這篇文章是關於 Keras 以及它是如何被用於深度學習的。 我們希望這篇文章對 Keras 的原理、Keras 中的模型以及使用 Keras 的好處有所啟發。 如果您想了解有關機器學習和人工智能的更多信息，請查看 IIT Madras 和 upGrad 的機器學習和雲高級認證。