20.7 Créer des réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow
Dans le parcours d'apprentissage du Machine Learning et du Deep Learning, une étape fondamentale consiste à créer des réseaux de neurones. Keras, une API de haut niveau qui s'exécute sur TensorFlow, est l'un des outils les plus populaires et les plus puissants pour cette tâche. Dans ce chapitre, nous explorerons comment créer des réseaux de neurones à l'aide de Keras et TensorFlow, avec un accent particulier sur les fonctions d'activation et les initialiseurs de poids.
Présentation de Keras et TensorFlow
Keras est une interface vers la bibliothèque de machine learning TensorFlow. Il fournit un moyen simplifié de créer des modèles d'apprentissage profond, permettant aux développeurs de se concentrer sur l'architecture des réseaux de neurones sans se soucier des détails de bas niveau de TensorFlow. TensorFlow, quant à lui, est une bibliothèque open source pour le calcul numérique et l'apprentissage automatique, qui permet une exécution efficace des calculs sur les CPU et les GPU.
Créer des réseaux de neurones avec Keras
Construire un réseau neuronal avec Keras commence par la définition du modèle. Le type de modèle le plus courant est Séquentiel, qui permet la création de modèles couche par couche de manière séquentielle. Chaque couche est ajoutée au modèle à l'aide de la méthode add().
à partir de keras.models, importation séquentielle
à partir de keras.layers importer Dense
modèle = Séquentiel()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
Dans cet exemple, nous créons un modèle avec deux couches denses. La première couche possède 64 neurones et utilise la fonction d'activation ReLU, tandis que la deuxième couche, qui est la couche de sortie, possède 10 neurones et utilise la fonction d'activation softmax.
Fonctions d'activation
Les fonctions d'activation sont un composant essentiel des réseaux de neurones, car elles contribuent à introduire des non-linéarités dans le modèle, lui permettant ainsi d'apprendre des modèles complexes dans les données. Certaines des fonctions d'activation les plus courantes incluent :
- ReLU : fonctionne bien dans la plupart des cas et est principalement utilisé dans les couches cachées.
- Sigmoïde : souvent utilisé dans les problèmes de classification binaire dans la couche de sortie.
- Softmax : utilisé dans la couche de sortie pour les problèmes de classification multi-classes, car il renvoie la probabilité pour chaque classe.
- Tanh : une alternative à ReLU qui peut être utilisée dans des couches cachées.
Le choix de la fonction d'activation peut avoir un impact significatif sur les performances du modèle et doit être effectué en fonction du type de problème et de la distribution des données.
Initialiseurs de poids
Les initialiseurs de poids constituent un autre élément crucial de la création de réseaux neuronaux. Ils définissent la manière dont les poids initiaux des couches sont définis, ce qui peut affecter la convergence de l'entraînement et les performances finales du modèle. Certains initialiseurs de poids courants incluent :
- Random Normal : initialise les poids avec des valeurs tirées d'une distribution normale.
- Random Uniform : initialise les poids avec des valeurs tirées d'une distribution uniforme.
- Zéros : initialise les poids avec des zéros. Cela n'est généralement pas recommandé car cela peut entraîner des problèmes de formation.
- L'initialisation : Spécialement conçue pour les réseaux ReLU, elle prend en compte la taille de la couche précédente pour ajuster l'échelle de poids.
- Initialisation Xavier/Glorot : un bon choix pour les calques avec des fonctions d'activation symétriques comme tanh.
Le choix de l'initialiseur de poids doit être aligné sur la fonction d'activation utilisée pour garantir que les gradients se déroulent correctement pendant l'entraînement.
Exemple d'utilisation des fonctions d'activation et des initialiseurs de poids
à partir de keras.layers importer Dense
à partir de keras.initializers, importez HeNormal
modèle = Séquentiel()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_initializer=HeNormal(), input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
Dans cet exemple, nous utilisons la fonction d'activation ReLU dans la première couche et l'initialiseur de poids HeNormal, qui correspond bien à cette fonction d'activation. La couche de sortie utilise la fonction d'activation softmax, adaptée à la classification multi-classe.
Compiler le modèle
Après avoir défini l'architecture du modèle, l'étape suivante consiste à la compiler. Cela se fait à l'aide de la méthode compile() du modèle, dans laquelle vous spécifiez l'optimiseur, la fonction de perte et les métriques d'évaluation.
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Ici, nous utilisons l'optimiseur Adam, qui est un choix courant et efficace pour de nombreux problèmes de deep learning, et la fonction perder d'entropie croisée catégorielle, qui convient aux problèmes de classification multi-classes.
Conclusion
Créer des réseaux neuronaux efficaces avec Keras et TensorFlow implique de comprendre les fonctions d'activation et les initialiseurs de poids, qui sont essentiels aux performances du modèle. Le choix correct de ces composants, aligné sur une solide compréhension de l'architecture du réseau neuronal et du problème à résoudre, peut conduire à la construction de modèles puissants et précis pour une grande variété de tâches d'apprentissage automatique.
