卷積神經網路CNN 卷積神經網路（Convolutional Neural Network，簡稱 CNN）是一種專門用於圖像處理的神經網路。它包含許多卷積層和池化層，可以捕捉圖像中的空間關係和細節。 卷積層: Conv2D (tf.keras.layers.Conv2D)，使用一個卷積核來提取圖片特徵 池化層: MaxPooling2D (tf.keras.layers.MaxPooling2D)，通過計算輸入圖像的不同區域的最大值或平均值來進行池化 卷積層(Conv2D) 使用一個卷積核來提取圖片特徵。 以下為其參數設定的介紹: 卷積層(Conv2D)參數設定 卷積層中的每個神經元都有一個濾波器（也稱為卷積核），用來提取圖像的特徵。每個濾波器都有一個指定的大小和深度，並且會在輸入圖像的不同區域進行卷積運算。例如，如果濾波器的大小為 3×3，且深度為 16，則每個濾波器都會提取 3×3 的區域中深度為 16 的特徵。 以下為其計算方法的簡單範例 當有部分的卷積核超出圖片範圍時，有兩種方法去解決: 1.…

卷積層(Conv2D)介紹 以下為官方介紹連結: https://keras.io/api/layers/convolution_layers/convolution2d/ 參數介紹 參數 常用參數 filters：指定層中濾波器（也稱為卷積核）的數量。通常，增加濾波器的數量可以提高模型的表現，但也會增加計算複雜度。 kernel_size：指定濾波器的大小。濾波器的大小越大，模型可以捕捉到的特徵就越大，但也會增加計算複雜度。 strides：指定濾波器在輸入數據集上的步長。步長越大，模型就會捕捉到越少的特徵，但也會減少計算複雜度。 padding：指定是否對輸入數據集進行 padding。如果選擇 padding，則會在輸入數據集的周圍填充一圈 0，以便濾波器可以捕捉到輸入數據集的邊界特徵。 在設定這些參數時，需要考慮模型的複雜度和需要的特徵。例如，如果輸入數據集很大，且需要捕捉較大的特徵，那麼可能需要使用較大的濾波器和較大的步長。如果輸入數據集較小，且需要捕捉較多的細節，那麼可能需要使用較小的濾波器和較小的步長。 還可以嘗試使用不同的 padding 方式來控制輸入數據集的大小。例如，如果你使用「same」padding，則輸出數據集的大小將與輸入數據集的大小相同；如果你使用「valid」padding，則輸出數據集的大小將比輸入數據集的大小小。

提高準確率的方向 可以考慮用以下幾個方式來提高準確率： 增加訓練數據：模型訓練的資料越多，模型就有更多的資訊來學習，因此準確率往往會提高。 調整超參數：你可以調整超參數（例如學習率、損失函數、正則化項等）來提高模型的準確率。 改變模型結構：你可以增加或刪減模型中的層數、增加每層的神經元數量，或者使用不同的激活函數來改變模型的結構。 訓練更長時間：模型訓練的時間越長，模型就有更多的時間來學習，因此準確率往往會提高。 使用不同的模型：你可以試試不同的模型結構，例如殘差網路或卷積神經網路，看看哪個模型的準確率更高。 數據資料的準備 請見我的另一篇文章: 準備數據集資料的方針 調整超參數 超參數是指在訓練模型時不能由模型自動學習的參數。它們通常會影響模型的性能，因此在訓練模型時需要手動設置。 一些常見的超參數包括： 學習率：決定了模型在訓練過程中更新權重的速度。 損失函數：決定了模型在訓練過程中最小化的目標函數。 正則化項：決定了模型在訓練過程中對過擬合的懲罰力度。 批量大小：決定了模型在訓練過程中每次更新權重時使用的樣本數量。 設置超參數的方法有很多，其中常見的方法包括網格搜索和隨機搜索。 網格搜索是指對每個超參數設置一組固定的值，然後枚舉所有可能的組合來尋找最佳超參數。 隨機搜索則是隨機設置超參數的值，然後找出準確率最高的超參數組合。 也可以使用自動調參工具，例如 Hyperopt 或 Optuna，來幫助你設置超參數。這些工具可以自動幫你調整超參數，以便找到最佳的超參數組合。 使用TensorFlow…

如何準備數據集 使用質量高的資料，如:​ 清晰的圖像: 圖像清晰且無模糊或雜訊。​ 正確的標記: 圖像被正確地標記為相應的類別。​ 代表性的數據: 數據集中的數據能夠代表所有可能的輸入圖像，例如不同的角度、光線、尺寸等。​ 避免以下狀況:​ 模糊或不清晰的圖像: 圖像中有大量的模糊或雜訊。​ 錯誤的標記: 圖像被錯誤地標記為其他類別。​ 不代表性的數據: 數據集中的數據只代表一小部分可能的輸入圖像。 數據集要多少張才足夠 所需的圖片張數會視實際情況而會有所不同。例如，以撲克牌辨識為例，若數據集中只有每種牌的一種花色，或者您的數據集中可能有每種牌的多種花色，隨著分類的數量的增加，所需要的數據集規模也會隨之增加。 因此，在建立模型之前，需要先了解所要建構的數據集的結構，以確保使用的模型能夠正確地處理數據。 決定數據集大小需要考慮的因素有很多，因此無法給出一個硬性的準則。不過，通常而言，越多的訓練數據可以訓練出的模型表現越好。 然而，過多的訓練數據也可能會導致過擬合(overfitting)的問題，即模型對訓練數據表現良好，但對新數據的表現不佳。因此，在建立模型時，還需要考慮到模型的複雜度和訓練數據集的大小之間的平衡。 此外，訓練數據集的質量也很重要。如果您的數據集中有大量的標記錯誤或不清晰的圖像，那麼即使您的數據集很大，模型的表現也可能不佳。 因此，在確定數據集大小時，需要考慮許多因素，並嘗試找出最佳平衡。可以嘗試不同的數據集大小，並觀察模型的表現，以找出最佳的數據集大小。 若只是在測試模型階段，可以先嘗試使用少量的數據集來訓練模型。這可以幫助我們快速測試準備數據集的想法，並大致的了解模型的表現。 當確定了模型的結構和超參數後，可以考慮增加數據集的大小，以提高模型的準確度。因此，在建立模型時，建議先使用少量的數據集來確定模型的結構和超參數，然後再考慮增加數據集的大小。 所謂的少量，若只是測試階段，可以只需要幾百張圖像來確定模型的結構和超參數。但是，需要注意的是，模型的表現可能受到數據集質量的影響。即使數據集很小，如果數據集中的圖像質量很高，那麼模型的表現也可能很好。…

訓練過程 下面為一個epochs為10的訓練過程的log 機器學習結果判讀 如上圖，當我們下了model.fit開始跑機器學習後，會可以看到跑出下面這些資訊，這時候要如何解讀這些資訊呢? loss: 0.0337, accuracy: 0.9910, val_loss: 0.1509, val_accuracy: 0.9762​ loss：指的是模型在訓練數據集上的損失。損失越低，代表模型的表現越好。​ accuracy：指的是模型在訓練數據集上的準確率。準確率越高，代表模型的表現越好。​ val_loss：指的是模型在驗證數據集上的損失。損失越低，代表模型的表現越好。​ val_accuracy：指的是模型在驗證數據集上的準確率。準確率越高，代表模型的表現越好。​ 0.9762 的準確率可以說是相當不錯的，但是在某些應用中可能還不夠。例如，在自動駕駛應用中，準確率可能需要更高，因為一個錯誤的預測可能會導致嚴重的後果。 在這個結果的數據集中，準確率為 0.9762 ，其大約會有 2.38% 的錯誤率。 如果有 100…

甚麼是Keras Keras是一個用Python編寫的開源神經網路庫，旨在快速實現深度神經網路，專注於使用者友好、模組化和可延伸性，除標準神經網路外，Keras還支援卷積神經網路和迴圈神經網路。包含許多常用神經網路構建塊的實現，例如層、目標、啟用功能、最佳化器和一系列工具，可以更輕鬆地處理圖像和文字資料。 Keras由純Python編寫而成並基於Tensorflow、Theano以及CNTK後端。Keras 為支持快速實驗而生，能夠把你的idea迅速轉換為結果，如果你有如下需求，請選擇Keras： 簡易和快速的原型設計（keras具有高度模塊化，極簡，和可擴充特性） 支持CNN和RNN，或二者的結合 無縫CPU和GPU切換 Keras建立模型的流程 載入數據集: 首先，您需要載入您要用來訓練模型的圖像數據集。您可以使用 Python 的數據讀取庫(如 pandas 或 numpy) 來讀取本地數據集，或者使用 Keras 自帶的數據集(如 MNIST 手寫數字數據集)。 將數據拆分為訓練集和測試集: 接下來，您需要將數據集拆分為訓練集和測試集。這樣可以幫助您評估模型的表現。通常，您會將大約 80% 的數據集用於訓練，剩餘的 20%…