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Keras基本概念

一些基本概念

在开始学习Keras之前,我们希望传递一些关于Keras,关于深度学习的基本概念和技术,我们建议新手在使用Keras之前浏览一下本页面提到的内容,这将减少你学习中的困惑

符号计算

Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow,都是一个“符号式”的库。

因此,这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别。笼统的说,符号主义的计算首先定义各种变量,然后建立一个“计算图”,计算图规定了各个变量之间的计算关系。建立好的计算图需要编译以确定其内部细节,然而,此时的计算图还是一个“空壳子”,里面没有任何实际的数据,只有当你把需要运算的输入放进去后,才能在整个模型中形成数据流,从而形成输出值。

就像用管道搭建供水系统,当你在拼水管的时候,里面是没有水的。只有所有的管子都接完了,才能送水。

Keras的模型搭建形式就是这种方法,在你搭建Keras模型完毕后,你的模型就是一个空壳子,只有实际生成可调用的函数后(K.function),输入数据,才会形成真正的数据流。

使用计算图的语言,如Theano,以难以调试而闻名,当Keras的Debug进入Theano这个层次时,往往也令人头痛。没有经验的开发者很难直观的感受到计算图到底在干些什么。尽管很让人头痛,但大多数的深度学习框架使用的都是符号计算这一套方法,因为符号计算能够提供关键的计算优化、自动求导等功能。

我们建议你在使用前稍微了解一下Theano或TensorFlow,Bing/Google一下即可。

张量

张量,或tensor,是本文档会经常出现的一个词汇,在此稍作解释。

使用这个词汇的目的是为了表述统一,张量可以看作是向量、矩阵的自然推广,我们用张量来表示广泛的数据类型。

规模最小的张量是0阶张量,即标量,也就是一个数。

当我们把一些数有序的排列起来,就形成了1阶张量,也就是一个向量

如果我们继续把一组向量有序的排列起来,就形成了2阶张量,也就是一个矩阵

把矩阵摞起来,就是3阶张量,我们可以称为一个立方体,具有3个颜色通道的彩色图片就是一个这样的立方体

把立方体摞起来,好吧这次我们真的没有给它起别名了,就叫4阶张量了,不要去试图想像4阶张量是什么样子,它就是个数学上的概念。

张量的阶数有时候也称为维度,或者轴,轴这个词翻译自英文axis。譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]],是一个2阶张量,有两个维度或轴,沿着第0个轴(为了与python的计数方式一致,本文档维度和轴从0算起)你看到的是[1,2],[3,4]两个向量,沿着第1个轴你看到的是[1,3],[2,4]两个向量。

要理解“沿着某个轴”是什么意思,不妨试着运行一下下面的代码:

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import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
sum0 = np.sum(a, axis=0)
sum1 = np.sum(a, axis=1)
print sum0
print sum1

关于张量,目前知道这么多就足够了。事实上我也就知道这么多

data_format

这是一个无可奈何的问题,在如何表示一组彩色图片的问题上,Theano和TensorFlow发生了分歧,’th’模式,也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32(高为16宽为32)彩色图表示为下面这种形式(100,3,16,32),Caffe采取的也是这种方式。第0个维度是样本维,代表样本的数目,第1个维度是通道维,代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。这种theano风格的数据组织方法,称为“channels_first”,即通道维靠前。

而TensorFlow,的表达形式是(100,16,32,3),即把通道维放在了最后,这种数据组织方式称为“channels_last”。

Keras默认的数据组织形式在~/.keras/keras.json中规定,可查看该文件的image_data_format一项查看,也可在代码中通过K.image_data_format()函数返回,请在网络的训练和测试中保持维度顺序一致。

唉,真是蛋疼,你们商量好不行吗?

函数式模型

函数式模型算是本文档比较原创的词汇了,所以这里要说一下

在Keras 0.x中,模型其实有两种,一种叫Sequential,称为序贯模型,也就是单输入单输出,一条路通到底,层与层之间只有相邻关系,跨层连接统统没有。这种模型编译速度快,操作上也比较简单。第二种模型称为Graph,即图模型,这个模型支持多输入多输出,层与层之间想怎么连怎么连,但是编译速度慢。可以看到,Sequential其实是Graph的一个特殊情况。

在Keras1和Keras2中,图模型被移除,而增加了了“functional model API”,这个东西,更加强调了Sequential是特殊情况这一点。一般的模型就称为Model,然后如果你要用简单的Sequential,OK,那还有一个快捷方式Sequential。

由于functional model API在使用时利用的是“函数式编程”的风格,我们这里将其译为函数式模型。总而言之,只要这个东西接收一个或一些张量作为输入,然后输出的也是一个或一些张量,那不管它是什么鬼,统统都称作“模型”。

batch

这个概念与Keras无关,老实讲不应该出现在这里的,但是因为它频繁出现,而且不了解这个技术的话看函数说明会很头痛,这里还是简单说一下。

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。

第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。

另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent。这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近晃来晃去,hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉,造成目标函数震荡的比较剧烈。

为了克服两种方法的缺点,现在一般采用的是一种折中手段,mini-batch gradient decent,小批的梯度下降,这种方法把数据分为若干个批,按批来更新参数,这样,一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向,下降起来就不容易跑偏,减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多,计算量也不是很大。

基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的,所以Keras的模块中经常会出现batch_size,就是指这个。

顺便说一句,Keras中用的优化器SGD是stochastic gradient descent的缩写,但不代表是一个样本就更新一回,还是基于mini-batch的。

epochs

真的不是很想解释这个词,但是新手问的还挺多的…… 简单说,epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次,就这样。

关于深度学习

由于Keras是为深度学习设计的工具,我们这里只列举深度学习中的一些基本概念。请确保你对下面的概念有一定理解。

  • 有监督学习,无监督学习,分类,聚类,回归
  • 神经元模型,多层感知器,BP算法
  • 目标函数(损失函数),激活函数,梯度下降法
  • 全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络
  • 训练集,测试集,交叉验证,欠拟合,过拟合
  • 数据规范化
  • 其他我还没想到的东西……想到再补充

-------------本文结束 感谢您的阅读-------------

本文标题:Keras基本概念

文章作者:ElwinHe

发布时间:2017年10月15日 - 18:10

最后更新:2017年11月21日 - 21:11

原始链接:http://www.elwinhe.xyz/blog/675d4493/

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