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 Tuner 對一個模型的參數進行調優
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# Define the model
def build_model(hp):
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(units=hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32), activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
# Define the tuner
tuner = keras.tuner.RandomSearch(
build_model,
objective='val_accuracy',
max_trials=5,
directory='my_dir',
project_name='MNIST')
# Load the MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_val, y_val) = keras.datasets.mnist.load_data()
# Normalize the data
x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255
x_val = x_val.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255
# Start the tuning
tuner.search(x_train, y_train, epochs=2, validation_data=(x_val, y_val))
# Print the best model
best_model = tuner.get_best_models(num_models=1)[0]
best_model.summary()
使用網格搜索調整超參數
網格搜索是一種超參數調整方法，它可以幫助我們找到最佳的超參數組合。網格搜索的基本思路是，對於每個超參數，設定一組固定的值，然後枚舉所有可能的超參數組合，最終找到最佳的超參數組合。
舉例來說，假設有一個模型，需要調整兩個超參數：學習率和正則化率。可以設定學習率的可能取值為 0.1、0.01 和 0.001。然後，就會有九種可能的超參數組合：
學習率：0.1，正則化率：0.1
學習率：0.1，正則化率：0.01
學習率：0.1，正則化率：0.001
學習率：0.01，正則化率：0.1
學習率：0.01，正則化率：0.01
學習率：0.01，正則化率：0.001
學習率：0.001，正則化率：0.1
學習率：0.001，正則化率：0.01
學習率：0.001，正則化率：0.001
可以對每組超參數進行訓練，並計算每組超參數的準確率。最後，你就可以找到準確率最高的超參數組合。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定義模型
model = SomeModel()
# 定義超參數組合
param_grid = {'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001],
'regularization_rate': [0.1, 0.01, 0.001],
'batch_size': [32, 64, 128]}
# 使用網格搜索尋找最佳超參數組合
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 輸出最佳超參數組合
print(grid_search.best_params_)
在這個範例中，定義了三個超參數：學習率、正則化率和批量大小。我們將每個超參數的可能取值列出來，然後使用 GridSearchCV 進行網格搜索。最後輸出最佳超參數組合。
網格搜索是一種有效的調整超參數的方法，但它有一個缺點：如果超參數的可能取值較多，那麼需要訓練的模型數量就會變得很多。這可能會導致訓練時間過長。
因此，可以考慮使用隨機搜索來調整超參數，它可以在較短的時間內找到較佳的超參數組合。
用隨機搜索來調整超參數
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
# 定義模型
model = SomeModel()
# 定義超參數組合
param_dist = {'learning_rate': scipy.stats.uniform(0.01, 0.1),
'regularization_rate': scipy.stats.uniform(0.01, 0.1),
'batch_size': [32, 64, 128]}
# 使用隨機搜索尋找最佳超參數組合
random_search = RandomizedSearchCV(model, param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)
# 輸出最佳超參數組合
print(random_search.best_params_)
Keras中使用隨機搜索調整超參數
在 Keras 中，可以使用 fit() 方法來訓練模型，並在調用該方法時傳遞超參數。以下是一個使用隨機搜索調整 Keras 模型超參數的範例：
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform
# 定義模型工廠函數
def create_model(learning_rate=0.01, regularization_rate=0.0):
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=8, kernel_regularizer=l2(regularization_rate)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=learning_rate), metrics=['accuracy'])
return model
# 封裝模型為 KerasClassifier
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)
# 定義超參數組合
param_dist = {'learning_rate': uniform(0.01, 0.1),
'regularization_rate': uniform(0.01, 0.1)}
# 使用隨機搜索尋找最佳超參數組合
random_search = RandomizedSearchCV(model, param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)
# 輸出最佳超參數組合
print(random_search.best_params_)
改變模型結構
可嘗試以下的超參數設置來試試看：
學習率：0.001 到 0.01 之間的浮點數。
正則化率：0.001 到 0.01 之間的浮點數。
批量大小：32、64 或 128。
層數：2 到 4 層之間的整數。
神經元數量：64、128 或 256。
甚麼是神經元
神經元（neuron）是生物神經系統中的基本單元，它負責接收、處理和傳遞信息。在人類大腦中，神經元通過樹狀結構相互連接，形成了神經網絡。
在人工神經網絡中，神經元也是基本單元。它們通過連接形成了多層結構，用於解決各種複雜的計算和學習任務。神經元通常由輸入、權重、偏差和激活函數組成。輸入是神經元接收的數據，權重是用於計算輸出的參數，偏差是用於調整輸出水平的參數，激活函數是用於決定神經元是否觸發的函數。
在訓練神經網絡時，神經元的權重和偏差會被調整，以使得輸出與預期輸出更加接近。通過不斷調整神經元的參數，神經網絡最終可以學習到解決任務所需的知識和技能。
