keras如何对全连接层神经元裁剪 如何更好地调试神经网络？
如何更好地调试神经网络？神经网络的设置参数所不同的是程序的调试只不过它的错误类型不会是运行错误并不一定的错误是网络绝对无法收摄可是对此比较有经验的人来说，这反到好些如何处理，不要一行一行一栏代码。假如
如何更好地调试神经网络？
神经网络的设置参数所不同的是程序的调试
只不过它的错误类型不会是运行错误
并不一定的错误是网络绝对无法收摄
可是对此比较有经验的人来说，这反到好些如何处理，不要一行一行一栏代码。
假如比较早就再次出现了NAN，此时此刻的问题本质我们的学习率过热，将当前学习率调好后三分之一原先训练，如果没有不行的话，再继续调小。
或是遇见网络继续去学习的问题。而现在可能会又出现了过拟合，我们必须降低样本数量，如果依旧过拟合，那你是需要去确认样本和标签是否需要随机。
调参作为训练神经网络最重要的是也最常见的三步。初始的权值很重要的是，稍微大一点的幅度会有一点好一点，不过太大又会影起NAN问题，因此得把握好尺度，也有是在训练结束后之前数次减小去学习率，看是否能对效果给予进阶。
系统的总结下
调试神经网络整体而言要比第一项程序花费的精力大量，而且它动不动爱会因为各个方面的因素而使得网络的终于效果不好，所以不需要慢慢地慢慢，渐渐清楚，最终达到在又出现问题的时候能明白了是什么导致的。
左右吧观点若有不足，还请指教
如何使用Keras函数式API进行深度学习？
也可以那样的话说，Keras Python库让创建家族深度学习模型变地飞速且简单啊。
序列API让你都能够为大多数问题逐层创建模型。当然了它又是有局限性的，那是它并不能不能让你创建角色强大共享层或具有多个输入输入或输出的模型。
Keras中的的函数式API是创建模型的另一种，它更具更多的灵活性，除了创建家族更为复杂的模型。
在本教程中，你将知道一点该如何用Keras中更突出灵活性的函数式API来符号表示深度学习模型。
完成本教程后，你将明白了：
序列API和函数式API之间的区别。
使用方法函数式API定义很简单多层感知器、卷积神经网络在内循环神经网络模型。
要如何定义方法具高互相访问层和多个输入输出的无比复杂的模型。
教程简要说明
本教程范围涵盖六部分内容，共有是：
序列模型
函数式模型
3.标准网络模型
4.互相访问层模型
5.多个输入和输出模型
6.最佳实践
序列模型
Keras能提供了一个序列模型API。
这是一种创建角色深度学习模型的方法，其中创建了一个序列类的实例，还创建了模型层并将其去添加到其中。
的或，可以将层定义方法为数组的形式并传达给序列：
fromimportSequential
acrossimportDense
modelSequential([Dense(2,input_dim1),Dense(1)])
别外，层确实是也可以纵断面去添加的：
modelSequential()
(Dense(2,input_dim1))
(Dense(1))
是可以那样说，在大多数情况下，序列模型API是非常适合我用于变更土地性质深度学习模型的，但而也具备一定的局限性。
例如，定义两个可能具有多个相同输入源、且能能生成多个输出目标或赏识层的模型，并不是一件简单的事情。
Keras函数式API能提供了符号表示模型的一种最为身形灵活的。
尤其是，它让你都能够定义方法更具多个然后输入或作为输出以及互相访问层的模型。不止如此，它还令你都能够符号表示特定的非循环网络图。
模型是实际创建角色层的实例并将它们就地复等位基因相互连接来定义的，然后再定义一个Model，指定你层以及模型的输入和输出。
接下来的了解一下Keras函数式API的三个独特的地方方面：
定义输入
与序列模型有所不同的是，你必须创建家族并定义另一个的的的再输入层来指定你输入数据的形状。
再输入层接受一个形状参数，即一个元组，它它表示的是输入数据的维数。。
如果键入数据是一维的，例如多层感知器，那你这个形状可以都能够必须明确地为在训练网络过程中并且空间切割数据时不使用的小批量大小的形状他留空间。并且，这个形状数组老是用还有一个维度（2）定义，的或：
aroundimportInput
visibleInput(shape(2,))
连接到层
模型中的层是成对连接上的。
这是是从在定义每个新层时指定输入的出处成功的。这里在用括号可以表示法，以备万一在创建层之后，就委托了无论是当前层输入出处的层。
让我们用一个简短的例子来那说明这一点。我们是可以如本所述现在这样修改然后输入层，后再创建一个封印层才是密密麻麻的层，只得到依附输入输入层的输入。
hiddenDense(2)(visible)
注意一点可以说性，在创建尖锐层之后，将输入层的输出以及输入输入与密集地的隐藏地层接受连接上。
应该是这种能将各个层依顺序连接上过来，使使得函数式API本身灵活性。比如，你可以看到开始符号表示层的预备图表是多么很容易。
创建角色模型
在创建了所有模型层并将它们连接到在一起之后，你就可以定义方法模型了。
与序列API一般，模型肯定是你可以通过系统的总结、模型拟合、评估和利用接受分析和预测的东西。
Keras能提供了一个Model类，你是可以在用它从已创建战队的层中创建战队一个模型。要求那是你没法指定你输入和输出层。的或：
outsideimportModel
modelModel(inputsvisible,outputshidden)
要是我们巳经所了解Keras函数式API的所有关键是部分，那就接下来我们就来定义方法一套有所不同的模型并就其做一些实践。
每个示例大都可想执行的，可展示更多结构并创建战队图表的简图。这样做的好处是，你这个可以很清楚地所知你所定义法的是什么。
我只希望，在将来你打算使用函数式API定义自己的模型时，这些示例也能为你需要提供模板。
当结束建议使用函数式API时，好是先去打听一下一些标准的神经网络模型是该如何进行定义方法的。
在本节中，我们将定义,定义一个很简单多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络。
这些例子将为再理解接下来无比具体点的示例奠定基础。
多层感知器
在本节中，我们定义了一个应用于一元分类（binaryclassification）的多层感知器模型。
该模型有10个输入、3个三个更具10、20和10个神经元的封印层、这些一个只有一个输出的输出层。在每个隐层中都使用了纠正线性激活函数（Rectifiedlinearactivationfunctions），而在输出来层中可以使用了一个sigmoid激活函数，以应用于一元分类。
#MultilayerPerceptron
returningkeras.utilsimportplot_model
visibleInput(shape(10,))
hidden1Dense(10,activationrelu)(visible)
hidden2Dense(20,activationrelu)(hidden1)
hidden3Dense(10,activationrelu)(hidden2)
inputDense(1,activationsigmoid)(hidden3)
modelModel(inputsvisible,outputsoutput)
#summarizelayers
print(())
#plotgraph
plot_model(model,can_filemultilayer_perceptron_)
不运行该示例，展示展示出该网络的结构：
该模型图的一个简图也被创建战队并需要保存到文件中。
多层感知器网络图
卷积神经网络
在本节中，我们将符号表示一个主要是用于图像分类的卷积神经网络。
该模型收得到一个规格为64×64的纯黑图像充当然后输入，接着有一个卷积层和池化层的序列才是特征提取器，而后是一个用以解释什么特征的完全连接上层，在内个主要用于两个类预估的sigmoid激活函数。
#ConvolutionalNeuralNetwork
outsideimportConv2D
outsideimportMaxPooling2D
visibleInput(shape(64,64,1))
conv1Conv2D(32,kernel_size4,activationrelu)(visible)
pool1MaxPooling2D(pool_size(2,2))(conv1)
conv2Conv2D(16,kernel_size4,activationrelu)(pool1)
pool2MaxPooling2D(pool_size(2,2))(conv2)
hidden1 Dense(10,activationrelu)(pool2)
inputDense(1,activationsigmoid)(hidden1)
plot_model(model,can_fileconvolutional_neural_)
运行程序该示例，总结模型层：
该模型图的简图也被修改并保存到到文件。
卷积神经网络图
循环神经网络
在本节中，我们将定义,定义一个作用于序列分类的长短型记忆循环神经网络。
该模型只希望以一个特征的100个时间步长另外然后输入。该模型有一个不能的LSTM封印层以从序列中其他提取特征，然后是一个全部连接到层用以解释什么LSTM输出来，接下来的事情是一个应用于并且二元分析预测的输出层。
#RecurrentNeuralNetwork
outsideimportLSTM
visibleInput(shape(100,1))
hidden1LSTM(10)(visible)
hidden2Dense(10,activationrelu)(hidden1)
inputsDense(1,activationsigmoid)(hidden2)
plot_model(model,need_filerecurrent_neural_)
不运行该示例，总结模型层。
循环神经网络图
多个层也可以共享来自一个层的输出。
的或，可能会有多个差别的特征抽取层是无论是于同一个输入的，也可以有多个层是作用于请解释来自一个特征匹配层的输出的。
我们来看下这两个例子。
宽带共享输入层
在本节中，我们定义了具高完全不同大小内核的多个卷积层来请解释图像输入。
该模型常规大小为64×64像素的黑白图像。有两个CNN特征提取子模型链接共享该然后输入最先内核大小为4，第二个内核大小为8。这些特征提取子模型的输出被压解成向量，再连接到一个长向量中，并传达消息到一个彻底再连接层，以备万一在终于作为输出层接受二3元分类之前接受解释。
#SharedInputLayer
returningimportFlatten
returningimportconcatenate
#inputlayer
#firstfeatureextractor
flat1 Flatten()(pool1)
#secondfeatureextractor
conv2Conv2D(16,kernel_size8,activationrelu)(visible)
flat2Flatten()(pool2)
#mergefeatureextractors
mergeconcatenate([flat1,flat2])
#interpretationlayer
hidden1 Dense(10,activationrelu)(merge)
#predictioninput
plot_model(model,did_fileshared_input_)
具备宽带共享输入输入的神经网络图
共享图像特征提取层
在本节中，我们将用两个左行子模型来解释什么LSTM特性提取器的输出，以通过序列分类。
该模型的输入是一个特征的100个时间步长。一个具高10个记忆单元的LSTM层以讲解该序列。另一个解释什么模型是个浅的单彻底连接上层，第二是一个深度3层模型。两个请解释模型的输出都被连接到到一个长向量中，讯息传递到作为输出层用以接受3元预测。
#Shared Feature Extraction Layer
#defineinput
#featureextraction
extract1LSTM(10)(visible)
#firstinterpretationmodel
interp1 Dense(10,activationrelu)(extract1)
#secondinterpretationmodel
interp11Dense(10,activationrelu)(extract1)
interp12Dense(20,activationrelu)(interp11)
interp13Dense(10,activationrelu)(interp12)
#mergeinterpretation
mergeconcatenate([normalize1,preprocessing13])
#output
outputDense(1,activationsigmoid)(merge)
plot_model(model,did_fileshared_feature_)
互相访问特征匹配层的神经网络图
函数式API也可作用于开发具有多个输入输入的更紧张的模型，可能更具差别的形式。它也是可以作用于变更土地性质有一种多个输出的模型。
我们将在本节中打开系统每个示例。
多键入模型
我们将旗下一个图像分类模型，它将两个版本的图像充当再输入，每个版本的大小差别。详细是黑白64×64版本和彩色32×32版本。分开来的特征提取CNN模型在每个模型上不运行，然后再将两个模型的结果连接上起来接受解释和结果预测。
请再注意，在创建Model（）实例时，我们将六个输入层定义为数组。具体看不胜感激：
modelModel(inputs[visible1,visible2],outputsoutput)
求全部的示例追加所示：
#MultipleInputs
#firstinputmodel
visible1Input(shape(64,64,1))
conv11Conv2D(32,kernel_size4,activationrelu)(visible1)
pool11MaxPooling2D(pool_size(2,2))(conv11)
conv12Conv2D(16,kernel_size4,activationrelu)(pool11)
pool12MaxPooling2D(pool_size(2,2))(conv12)
flat1Flatten()(pool12)
#secondinputmodel
visible2Input(shape(32,32,3))
conv21Conv2D(32,kernel_size4,activationrelu)(visible2)
pool21MaxPooling2D(pool_size(2,2))(conv21)
conv22Conv2D(16,kernel_size4,activationrelu)(pool21)
pool22MaxPooling2D(pool_size(2,2))(conv22)
flat2Flatten()(pool22)
#mergeinputmodels
#interpretationmodel
plot_model(model,want_filemultiple_)
该模型图的简图被修改并保存到到文件。
具备多个输入输入的神经网络图
多作为输出模型
在本节中，我们将开发完毕出一种也可以参与两种不同类型预测的模型。计算变量一个特征的100时间步长的再输入序列，该模型将对序列接受分类并输出具有不同长度的新序列。
LSTM层回答输入输入序列，并直接返回每个时间步长的追踪状态。第一个输出模型创建一个逻辑块LSTM，讲解特征，并参与一元预测。第二个输出模型使用相同的输出层对每个输入输入时间步长参与实值预估。
#MultipleOutputs
aroundimportTimeDistributed
extractLSTM(10,return_sequencesTrue)(visible)
#classificationoutput
class11LSTM(10)(extract)
class12Dense(10,activationrelu)(class11)
input1Dense(1,activationsigmoid)(class12)
#sequenceoutput
parameters2TimeDistributed(Dense(1,activationlinear))(extract)
modelModel(inputsvisible,outputs[inputs1,output2])
plot_model(model,did_filemultiple_)
具高多个输出的神经网络图
在本节中，我会给你一些建议，以便在定义自己的模型时充分利用函数式API。
同一的变量名：对输入输入（可以说）、控制输出层（输出来），甚至还是封印层（hidden1，hidden2）可以使用相同的变量名称。它将能增强正确的地将它们联系联系站了起来。
重新回顾层总结：要坚持再归纳模型学习总结并回忆一下层输出，以确保全模型按预期那样直接连接在一起。
再次回顾图表简图：只要能坚持创建战队模型图的简图，并对其采取并且重新回顾，以确保所有的东西都按照你的意愿放在旁边在一起。
命名原则层：你这个可以为在回顾曾经模型图的总结和简图时使用的层分配名称。或者：Dense（1，命名hidden1）。
分开来的子模型：决定分离子模型的开发，并在后来将子模型组合在一起。