python中怎么使用Tensorflow训练BP神经网络实现鸢尾花分类
导读:本文共3689.5字符,通常情况下阅读需要12分钟。同时您也可以点击右侧朗读,来听本文内容。按键盘←(左) →(右) 方向键可以翻页。
摘要: 使用软件Python 3.8,Tensorflow2.0问题描述鸢尾花主要分为狗尾草鸢尾(0)、杂色鸢尾(1)、弗吉尼亚鸢尾(2)。人们发现通过计算鸢尾花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽可以将鸢尾花分类。所以只要给出足够多的鸢尾花花萼、花瓣数据,以及对应种类,使用合适的神经网络训练,就可以实现鸢尾花分类。搭建神经网络输入数据是花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽,是n... ...
目录
(为您整理了一些要点),点击可以直达。Python 3.8,Tensorflow2.0
鸢尾花主要分为狗尾草鸢尾(0)、杂色鸢尾(1)、弗吉尼亚鸢尾(2)。
人们发现通过计算鸢尾花的花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽可以将鸢尾花分类。
所以只要给出足够多的鸢尾花花萼、花瓣数据,以及对应种类,使用合适的神经网络训练,就可以实现鸢尾花分类。
输入数据是花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽,是n行四列的矩阵。
而输出的是每个种类的概率,是n行三列的矩阵。
我们采用BP神经网络,设X为输入数据,Y为输出数据,W为权重,B偏置。有
y=x∗w+b
因为x为n行四列的矩阵,y为n行三列的矩阵,所以w必须为四行三列的矩阵,每个神经元对应一个b,所以b为一行三列的的矩阵。
神经网络如下图。
所以,只要找到合适的w和b,就能准确判断鸢尾花的种类。
下面就开始对这两个参数进行训练。
损失函数表达的是预测值(y*)和真实值(y)的差距,我们采用均方误差公式作为损失函数。
损失函数值越小,说明预测值和真实值越接近,w和b就越合适。
如果人来一组一组试,那肯定是不行的。所以我们采用梯度下降算法来找到损失函数最小值。
梯度:对函数求偏导的向量。梯度下降的方向就是函数减少的方向。
其中a为学习率,即梯度下降的步长,如果a太大,就可能错过最优值,如果a太小,则就需要更多步才能找到最优值。所以选择合适的学习率很关键。
通过反向传播来优化参数。
反向传播:从后向前,逐层求损失函数对每层神经元参数的偏导数,迭代更新所有参数。
比如
可以看到w会逐渐趋向于loss的最小值0。
以上就是我们训练的全部关键点。
我们使用sklearn包提供的鸢尾花数据集。共150组数据。
打乱保证数据的随机性,取前120个为训练集,后30个为测试集。
python中怎么使用Tensorflow训练BP神经网络实现鸢尾花分类的详细内容,希望对您有所帮助,信息来源于网络。