带有 Keras 的多层感知器

Keras 是一个高级的神经网络 API，可以使用 TensorFlow、CNTK 或 Theano 作为后端。它被设计成易于使用和易于扩展，使得开发者可以快速迭代他们的想法。多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种基本的神经网络结构，它由多个神经元（Neuron）组成。本文将介绍如何使用 Keras 实现一个带有 MLP 的分类器。

准备工作

在使用 Keras 之前，需要安装相关的软件包，包括 Python、NumPy 和 Keras 库以及适当的后端（如 TensorFlow）。可以通过以下命令安装 Keras：

pip install keras

创建模型

在开始之前，假设已经有一组标记好的训练数据和测试数据。在本文中，我们使用鸢尾花数据集（Iris Dataset）进行演示。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

iris = load_iris()

data = iris['data']
target = iris['target']
target_names = iris['target_names']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3)

encoder = LabelBinarizer()
y_train = encoder.fit_transform(y_train)
y_test = encoder.transform(y_test)

model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.summary()

这段代码创建了一个带有两个隐藏层的 MLP 模型。输入层包含了 4 个特征，输出层包含了 3 个类别。model.compile() 函数定义了损失函数和优化器。

训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=2)

score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=2)
print('Loss: {}\nAccuracy: {}'.format(score[0], score[1]))

这段代码训练了模型并在测试集上评估了它的准确性。我们可以看到，经过了 200 个 epochs 的训练，模型的训练损失和测试损失都收敛到了一个很小的值，同时模型在测试集上的准确性达到了 100%。

总结

本文介绍了如何使用 Keras 实现一个带有 MLP 的分类器。通过选择不同的激活函数、优化器和损失函数，可以使得模型在不同的问题中获得更好的性能。另外，也可以使用 Dropout 和 L1/L2 正则化等技术避免过拟合问题。希望读者可以通过本文对 Keras 和 MLP 有更深入的认识。