TensorFlow 深度學習 『高中自主學習』第六堂2-1.MLP多層感知模型建立與訓練

『高中自主學習』第六堂2-1.MLP多層感知模型建立與訓練

高二自主學習計畫:

主題:「探索深度學習-AI人工智慧」

深度學習平台:Colaboratory

程式語言:Python

主題:第六堂-MLP多層感知模型建立與訓練

學員:國立中央大學附屬中壢高中 許云澤

時間:2020年10月16日,上午10:00~12:00

前言:

這次第六堂自主學習課程,要學習的是利用MLP多層感知模型,來訓練出可以預測花卉品種的AI模型。這次課程選用的是在深度學習中,十分出名的素材「鳶尾花」,鳶尾花有300多種,這次選擇三種進行分類與預測。

  • Iris versicolor 變色鳶尾
  • Iris setosa 山鳶尾
  • Iris virginica 維吉尼亞鳶尾

學習內容1:花卉數據集 介紹與載入

1.先連接至Google雲端硬碟,避免後續訓練出的模型遺失。

2.切換工作目錄到雲端硬碟,才能使用已準備好的資料。

3.匯入後續深度學習會用到的模組(TensorFlow、NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)

  • TensorFlow:
  • NumPy:
  • Pandas:
  • Matplotlib
  • Seaborn:

4.同時學習Python的一種語法(try、except)

5.接著,從網路中下載數據集(鳶尾花iris dataset)

6.載入下載完成的數據集

首先,先測試從網路上的資源載入

接著,在測試從一開始下載的數據集載入(在Google雲端中)

7.進行數據分析、可視化

8.利用Seaborn模組,繪製出數據特徵,以利觀察

以萼片(花萼)petal長與寬特徵繪製散佈圖

以花瓣petal長與寬特徵繪製散佈圖

9.從模組匯入數據及與建模工具

10.顯示數據集的資料數量

11.匯入數據x、標籤y

12.標籤扁平化(有利模型理解)One Hot Encode

標籤扁平化的目的是為了:將標籤y轉譯成電腦看得懂的機器碼

  • [0]標籤扁平化(one hot encoding)後,變成[1.0.0]
  • [1]標籤扁平化(one hot encoding)後,變成[0.1.0]
  • [2]標籤扁平化(one hot encoding)後,變成[0.0.1]

13.切分數據集

把數據集切分為「訓練集」與「測試集」,並且print出兩者的數據數量。

學習內容2:MLP建模與訓練

深度學習就是模仿人類大腦「神經網路」的原理。

1.神經網路建模:

如果用簡單易懂的方式來說明,舉例來說:我們的任何感官(眼睛、耳朵、鼻子、嘴巴)是輸入器官,可以感知每一件事情。當你看到一段畫面、聽到一段聲音,你會忽然想起一件事、一個人,這個記憶點就是激活函數。

  • 激活函數Activation:讓神經網路模型「彷彿有生命」,不再是單純做計算。
  • 線性整流函數relu:當神經元受到的刺激「超過某個強度」,才會引起神經元「動作」

2.檢視建立出的模型摘要:

3.編譯模型

4.編譯模型(Adam)

編譯模型的目的是在於「將模型轉換成電腦看得懂的機器碼」

5.訓練模型

verbose = 1 代表訓練過程「可見」

verbose = 2 代表訓練過程「不可見」

6.儲存模型

因為每次訓練模型都必須重新建置,花費不少時間。所以每次訓練完模型後,就會把模型存檔,如果以後需要用到就可以直接取用。

學習內容3:花卉品種測試、分類、預測

1.評估訓練完成的模型性能

2.使用測試集進行預測(考試)

3.顯示預測剛剛執行「測試集預測」時,答錯的題目

4.檢閱預測的相似程度

這個功能非常有趣,AI模型會判斷出他認為可能為A的比例有多少,B的比例有多少,C的比例有多少。所以有時候AI發生預測錯誤時,回過頭去看他預測出的比例,也許他預測出有兩個的比例十分相近(舉例:A:0.1 B:44.9 C:50),正確答案是B。

學習心得:

這次第六堂課的自主學習課程中,我稍微理解了神經網路背後艱深的運作理論,雖然只是基礎,不過卻讓我真實的跨出訓練模型的第一步。

在深度學習中,我認為先理解簡單的範例(手寫數字辨識、花卉品種預測),比起學習許多艱難的理論更為重要,實作與練習在深度學習中最為重要的關鍵。

我學到了如果想要利用AI判斷、預測某一事物,必須先找出兩者相關、相斥的特色,把它的「特徵(標籤)」分類出來後,就可以完成深度學習的一大部分了。

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