怎么實現一個神經網絡？神經網絡的組成結構 原創
“ 神經網絡模型雖然是一個整體，但卻是由多個環節和步驟組成的。”
對學習神經網絡技術的人來說，自己設計一個神經網絡模型是很多人都想做的事情；也是神經網絡技術學習過程中必不可少的一個環節；但是很多人又不知道應該怎么下手。
所以今天就介紹一下怎么設計一個神經網絡模型。
實現一個神經網絡
很多人認為神經網絡復雜的原因是因為沒有了解過神經網絡的組成結構；因此，就很難弄清楚神經網絡模型中每個環節的作用，所以我們就先從神經網絡的結構入手。
首先，簡單來說實現和訓練一個神經網絡首先需要以下幾個步驟：
- 數據集準備
- 神經網絡模型設計
- 模型訓練
- 模型測試驗證
不論你使用什么樣的技術或框架，基本上都離不開這幾個步驟。
以下展開說明每個步驟的功能與作用：
數據集準備
現在的神經網絡模型主要采用的是預訓練模式，因此模型在設計完成之后就需要大量的數據對模型進行訓練與測試；因此，數據集是其中必不可少的一個環節。
而數據集的準備需要大量的準備工作，包括數據的采集(公開數據，企業內部數據，行業數據等等)，數據的清洗與整理(很多數據并不完全符合神經網絡模型的需求，因此需要對數據進行清洗以及格式化處理)。
具體涉及的技術大概有數據導入(csv，word，excel，sql等多種數據格式)，數據格式化，爬蟲技術(自動采集數據)，利用pandas，numpy，sql技術等對數據進行清洗整理等；如果是圖片數據還需要對圖片進行裁剪，統一化等。
最后把整理的數據轉換成神經網絡能夠處理的數據格式，如向量。
當然，數據集的準備需要在完全合法的前提下進行。
神經網絡模型的設計
神經網絡模型設計是實現一個神經網絡模型最重要的步驟之一，根據不同的任務類型，用戶可以選擇不同的神經網絡模型架構，如RNN，CNN，Transformer等；當然還有其它網絡模型架構，或者用戶根據自己的需求自定義神經網絡模型架構及實現。
神經網絡模型的設計主要涉及到各種算法的實現，每層神經網絡的功能實現及優化等。如全鏈接層，激活函數等的實現。
模型訓練
模型訓練是實現一個神經網絡模型的重要環節，模型的訓練效果直接決定著神經網絡的好壞以及性能。
但從技術上來說，模型的訓練流程是一個流程化的步驟；主要有以下幾點：
- 正向傳播
- 反向傳播
- 損失計算
- 模型優化
而這幾個步驟由于是固定的，因此其代碼比較簡單，以下以pytorch為例：
model = Network() # 模型實例化
optimizer = optim.Adam(model.parameters()) # 優化器 優化模型參數
criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 損失函數 分類問題 使用交叉熵損失誤差
for epoch in range(10): #外層循環 代表整個訓練數據集的遍歷次數
#整個訓練集要循環多少輪 是10次 20次 或者100次都有可能
# 內存循環使用train_loader 進行小批量數據讀取
for batch_idx, (data, label) in enumerate(train_loader):
#內層循環一次 就會進行一次梯度下降算法
#包括5個步驟
output = model(data) # 計算神經網絡的前向傳播結果
loss = criterion(output, label) # 損失計算 計算output和標簽label之間的損失loss
loss.backward() # 反向傳播 使用backward計算梯度
optimizer.step() # 使用optimizer.step更新參數
optimizer.zero_grad() # 將梯度歸零
# 這五個步驟 是使用pytorch框架訓練模型的定式 初學時 先記住即可
# 模型保存
torch.save(model.state_dict(), 'mnist.pth')模型訓練既是一個標準化的過程，但又是一個基于經驗的科學；同一個模型，訓練次數不一樣，訓練數據的批次不一樣，甚至完全通用的訓練數據都可能會得到完全不一樣的效果。
而且成本問題，也是模型訓練的一個重要考慮因素。
模型測試
至于模型測試就相對比較簡單了，以模型訓練為基礎；去除反向傳播和優化功能；只需要使用測試數據集，計算神經網絡的預測結果與實際label的損失差；如果損失差過大則說明模型效果不好，可能需要重新設計或訓練。
當然，要想訓練出一個高性能的神經網絡模型，并不是完全按照以上步驟執行就能得到一個好的結果；在訓練過程中會存在各種各樣的問題，因此技術人員需要根據不同的結果去判斷具體哪個環節可能出現問題，以及應該怎么解決或優化。
本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
