从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

探索深度学习

1 场景故事：小明的灵感

前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。

有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我也可以用‘深度学习’来让我的预测模型变得更聪明！”

接下来，小明就开始了他对神经网络的探索之旅。

2 什么是神经网络，为什么它能提高准确率？

为了搞清楚神经网络到底是什么，小明先上网搜了一堆资料。零基础的他发现常见的解释有点深奥，于是他试着用更简单的例子来理解：

神经元就像分拣员
在物流中心，分拣员会接收到不同的包裹（输入），给它们贴上标签或挑选对应的目的地。计算机里的“神经元”也类似：它先把输入进行加权求和，再用激活函数来决定“要把信息传给下一层多少”。
多层堆叠就像流水线
如果物流中心只有一个分拣员（单层神经网络），它能处理的复杂度有限。但如果有多道工序，一层层分拣、再包装、再检查，最后才分配到最合适的区域，就可以更灵活地处理各种奇奇怪怪的包裹。
- 第一层：对原始信息（特征）做初步处理，例如判断包裹的大小、重量、形状等。
- 第二层：在上一层的基础上，再进行更细的区分，比如区分易碎品、食品、衣物等。
- 第三层：最后做出整体判断，输出结果。
为什么更准？
- 自动特征学习：在传统方法中，小明常常需要自己设计许多特征，比如球队场上投篮命中率、场下士气等。但神经网络会自动从数据里发现特征的组合关系，省去了很多人工设计的过程。
- 非线性表达能力：当输入和输出之间的关系非常复杂时，单纯的线性模型往往抓不住重点；而神经网络加了激活函数，可以更灵活地捕捉隐藏规律。

小结1：

神经网络源于对大脑神经结构的抽象，可以自动学习复杂的特征映射。
深度学习之所以“深”，在于它有多层结构，每一层都能对输入进行更高层次的抽象。
当你发现传统模型无法进一步提高准确率时，尝试神经网络或许会有惊喜。

3 用tf.keras构建神经网络：动手做才是王道

看完概念后，小明决定开干！他打开了自己电脑上的Jupyter Notebook，并且安装好了TensorFlow。为了让你也一起上手，小明准备了以下步骤：

3.1 安装并导入库

安装TensorFlow（若尚未安装）
```
pip install tensorflow
```

导入依赖

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np

3.2 准备“篮球预测”模拟数据

小明目前还没有收集到足够真实的数据，所以他先用随机数来模拟一份小数据集。真实项目中，你可以将此处替换为自己整理好的数据表格或CSV文件。

# 假设有1000场比赛，每场比赛有10个数值特征（例如投篮命中率、篮板球、助攻数等）
x_data = np.random.rand(1000, 10)
# 假设标签是比赛结果：1 = 胜利, 0 = 失败
y_data = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

3.3 构建神经网络模型

这里我们用最简单的Sequential方式堆叠几层全连接网络（Dense层）：

model = keras.Sequential([layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(10,)),  # 第一层：16个神经元layers.Dense(8, activation='relu'),                      # 第二层：8个神经元layers.Dense(1, activation='sigmoid')                    # 输出层：1个神经元，用于预测胜利的概率
])

第一层用到 input_shape=(10,) 表示我们的输入特征有10个维度。
激活函数：
- relu：当输入大于0时输出本身，否则输出0。能加快收敛，并缓解梯度消失问题。
- sigmoid：将输出映射到(0,1)之间，适合二分类或概率输出。

小结2：

使用多层网络时，每一层都可以学习到不同层次的信息：初步判断、进一步提取特征、综合判断。
tf.keras.Sequential能让我们像搭积木一样快速搭建模型。

3.4 编译模型

模型只是“纸上谈兵”，需要告诉它如何学习、学什么、以及如何评估才能真正开始训练：

model.compile(optimizer='adam',            # Adam算法能自动适配学习率loss='binary_crossentropy',  # 二分类常用交叉熵做损失函数metrics=['accuracy']         # 训练时会同时追踪准确率
)

optimizer（优化器）：决定如何根据损失调整模型参数。常见的还有SGD、RMSProp等。
loss（损失函数）：衡量预测和真实结果的差距，相当于“学习的方向标”。
metrics（评价指标）：让你直观地了解训练效果，比如准确率。

3.5 训练模型

现在，就可以进行“真正的学习”了。小明像教练一样，把训练数据交给网络，让它一遍又一遍地学习（epoch 轮数）：

history = model.fit(x_data, y_data, epochs=10,         # 训练10轮batch_size=32,     # 每批32条数据，计算一次梯度更新validation_split=0.2  # 训练数据中有80%用于训练，20%用于验证
)

epochs=10：代表训练集会被完整地“看”10次。一般会根据模型收敛情况来调节这个数值。
batch_size=32：代表每次用32条数据来计算梯度，能在一定程度上稳定训练过程。
validation_split=0.2：在训练时自动分出20%的数据给验证集，以评估模型有没有过拟合。

提示：在实际项目中，一般会有单独的训练集、验证集、测试集，以确保训练效果更可靠。

3.6 评估与预测

训练完成后，你可以查看模型在整个数据集上的最终表现：

loss, accuracy = model.evaluate(x_data, y_data)
print(f"Final Loss: {loss:.4f}, Final Accuracy: {accuracy:.4f}")

对于新来的比赛数据，也可以进行预测：

new_data = np.random.rand(5, 10)  # 5场比赛，10个特征
predictions = model.predict(new_data)print("Predictions (probability of winning):")
print(predictions)

如果想把概率转成具体的预测结果，可用 (predictions > 0.5).astype(int)。

小结3：

训练过程中，验证集的损失和准确率能帮助你判断是否发生过拟合。
评估模型时，除了准确率，还可以多角度使用其它指标（如Precision、Recall、F1 Score等）。
训练完毕后，模型就像一个学了“篮球预测知识”的学生，可以用来预测新比赛。

4 阶段性总结：你已经离高手更近一步

概念理解：
- 神经网络是模仿大脑神经元的结构，层数越深，表达能力越强。
- 深度学习用激活函数、网络层叠等手段来捕捉复杂的数据模式，从而在很多场合表现更佳。
实践流程：
- 搭建网络：先定义层数和每层神经元个数及其激活函数。
- 编译模型：告诉模型用什么方式优化参数、评估损失。
- 训练评估：选择合适的超参数（epoch、batch_size），观察训练曲线与验证曲线。
常见困惑：
- 为什么要多层？ 多层网络能自动学习到更深层次特征，从而提高泛化能力。
- 学习率怎么选？ 如果学习率过高，可能导致训练难以收敛；过低，训练速度过慢。Adam 能自动调节，但也需要适度调整其它超参数。
- 一定要大数据么？ 大数据确实能帮助神经网络取得更好效果，但也并非完全必要。在数据不足时，可考虑数据增强或迁移学习等方法。