深度学习（三）：Keras初探：多层感知机

之前使用Keras构建了简单的前馈神经网络，并通过SGD方式进行训练，很好地已完成红酒分类任务。现在我们通过复杂一些的任务来看看BP神经网络的性能。我们选择mnist手写数字库来进行测试，Keras包含了这个数据库，可以通过下面的方式来调用此数据库：

#通过Keras导入mnist数据库
from keras.datasets import mnist
# keras中的mnist数据集已经被划分成了60,000个训练集，10,000个测试集的形式
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

读取数据并且构建Keras所需的训练集和测试集（张量）之后，开始构建神
经网络：

• 多层感知机（增加dropout层）

    model.add(Dense(256, activation='relu', input_dim=784))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(256, activation='relu'))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
  

• 多层感知机

    model.add(Dense(256, activation='relu', input_dim=784))
    model.add(Dense(256, activation='relu'))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
  

• 简单前馈神经网络

    model.add(Dense(256, activation='relu', input_dim=784))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))

之后通过编译训练，就可以分别得到不同神经网络的分类结果。

    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
          optimizer=sgd,
          metrics=['accuracy'])
    hist=model.fit(train_x_scaled, y_train,
      epochs=20,
      batch_size=10,validation_data=(test_x_scaled, y_test))

结果分析：比较图2、图3可以看到多层感知机要比简单前馈神经网络出现过拟合现象（虽然都不算很明显），而图1和图2相比较，可以看出增加dropout层之后的多层感知机出现过拟合现象更晚，说明dropout对过拟合是有一定抑制作用的。

多层感知机+dropout层 多层感知机 简单前馈神经网络

最后比较一下，三种神经网络的性能，比较明显多层感知器+dropout层要优化其它两种神经网络。（虽然相差不多）

性能比较

完整的程序和数据：下载
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