这边，解释一下，将会连载关于《Deep learning with keras》一书的翻译版及一些自己的认识。如有侵权，请联系删除。若有错误，请指出，多谢关照。由于翻译水平有限，有兴趣的同行可以阅读原版书籍。如果连载的文章会给您多少带来帮助，倍感荣幸。
正文开始：
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使用Keras定义一个简单的神经网络模型
这里，我们使用Keras定义一个识别MNIST手写数字的网络。我们从一个简单的神经网络开始，然后逐步的改进它。
Keras提供了方便的库来加载数据集并将它们分成训练集X_train，用于网络调优。测试集X_test，用于评估网络性能。数据被转化成float32类型，用于支持GPU计算并归一化到[0,1]（注：其实，个人认为这边的数据处理和GPU运算没有很大关系，关于转化成[0,1]可参照数字图像处理的内容）。此外，我们分别加载Y_train和Y_test，并使用一位有效编码对他们（标签，一位有效编码仅对标签编码编码），让我们来看下代码：
from __future__ import print_function
import numpy as np
from keras.datasets import mnist #导入数据库
from keras.models import Sequential #Sequential是简单的序贯模型
from keras.layers.core import Dense, Activation #Dense 是密集层（全#连接），Activation 是激活函数
from keras.optimizers import SGD #从优化器中导入SGD（随机梯度下#降法）
from keras.utils import np_utils
np.random.seed(1617) # 生成随机种子
# 接下来是网络和网络训练
NB_EPOCH = 20 # 网络迭代次数为20
BATCH_SIZE = 200 # 每一次使用200样本训练
VERBOSE = 1 # 函数中的一个参数，涉及到说其用法
NB_CLASSES = 10 # 最后的输出数量即总数量（0-9）共10个数字OPTIMIZER = SGD() # 使用SGD作为BP的优化函数
N_HIDDEN = 128 #涉及到说其用法
VALIDATION_SPLIT = 0.2 #这边是验证集所占的比例（注意，和test
#不同，该验证集是在训练阶段对网络模型进行验证，是训练样本中
#的一部分）
# 接下来是训练集和测试集中数据的shuffled 和 split
#关于shuffled 是一种数据操作，即 随机的从数据中取出#BATCH_SIZE个数据
(X_train,Y_train),(X_test,Y_test) = mnist.load_data() #加载数据
#X_train 是一个有60000个28*28像素图像的训练集（可看做一个三#维的，即28*28*60000），需要把它reshape成60000*784
RESHAPED = 784
X_train = X_train.reshape(60000,RESHAPED)
X_test = X_test.reshape(10000,RESHAPED)
X_train = X_train.astype(‘float32’) #转换其数据类型，可参阅数字图像处理内容
X_test = X_test.astype(‘float32’)
# 归一化 （标准化），这边 由于灰度值0-255（一个像素点8位的2进制数），所以将其对应在0-1之间需要除以255
X_train /= 255 # X_train = X_train/255
X_test / = 255
print(X_train.shape[0],’train samples’)
print(X_test.shape[0],’test_samples’) # 这边的shape可理解为其长和宽，#[0] 表示有多少样本
# 将 类向量转化为二进制类矩阵（把标签进行一位有效编码，这边使用函数实现，可自行写一下）
Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train,NB_CLASSES)
Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test,NB_CLASSES)
输入层有一个图像中每个像素相关联的神经元，共有28*28 = 784个神经元，MNIST中每一个像素有一个神经元
通常，每个像素的值被标准化在[0 ,1]之内（意味着每个像素没255除）。输出是10个类，每个类对应着一个数字。
最后一层时具有单个激活函数Softmax的神经元，这个激活函数时S型函数的推广。Softmax函数将任意实数值的k维向量压缩为范围在（0,1）之间的实数值k维向量，在我们的例子中，它将前一层提供的10个输出聚合并输出。
注：这边为方便理解，可以将Softmax函数简单理解为矩阵乘法，其实不妨将Softmax看做 Soft和max两步，第一步是计算输入的图像属于每一个数字的概率即 Soft阶段，第二步，选出概率最大的作为最终的分类结果，即max阶段。其实，这边的分类，是将一个向量和一个矩阵相乘：（其实Softmax就是矩阵乘法（个人认为））：
对于一张图像（在MNIST例子中，我们将像素值（标准化之后的像素值，作为分类特征））。经过一系列的网络特征提取，假设我们得到了一张图像是n维行向量，最后的神经元是一个n*10（表示共10类）的二维矩阵，根据矩阵乘法，得到一个1*10的行向量，此时即找到最大的概率，其所对应的类别即为分类结果（前面使用了一位有效编码）。继续：
# 10个输出
# 最后一步是Softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(NB_CLASSES, input_shape=(RESHAPED,))) # 可以#看到定义的最后的全连接层（密集层）输出是10，一共有10类，关#于input_shape=(RESHAPE,)，表示其输入是一个一位的RESHAPE
#大小的一维向量。
model.add(Activation(‘sotfmax’))
model.summary()
一旦我们定义了模型，我们需要对它进行编译，这样它才可以以Keras（Theano或者Tensorflow）为后台运行。在编译的过程中有这样几个参数选择：
我们需要用于训练过程中更新权重的优化器；
我们需要选择目标函数，目标函数用于优化过程中，指定权重的变化（通常，目标函数称为损失函数，优化的过程定义为损失函数最小化的过程）
我们需要评估训练模型
一些常见的目标函数（完整的目标函数的列表位于：http://keras.io/objectives/）如下所示：
MSE：表示预测值和实际值之间的均方误差。从数学上来讲，如果
目标函数平均了每次预测的所有错误，如果预测和真实值很远，那么平方运算就会使得这样的差距更加明显。
二进制交叉熵：二进制对数损失。假设模型预测值是p，目标是t，那么二进制交叉熵被定义为：
分类的交叉损失函数：多分类对数损失。如果目标值是tij，预测值是pij，那么分类交叉损失函数如下：
这个目标函数适用于多分类预测。该目标函数也是softmax激活函数的默认选择。
一些常见的度量标准（完整的度量标准参照：http://keras.io/metrics/）如下所示：
准确率：目标正确预测的比例
精度：This denotes how many selected items are relevant for a multilabel
classification
召回率：This denotes how many selected items are relevant for a multilabel
classification
(关于precision和recall的解释，有兴趣可以参照周志华老师的《机器学习》一书（西瓜书）中的第二章“模型评估与选择”，上面给出关于原版书籍的解释)
度量与目标函数相似，唯一的区别是它们不用于训练模型，而只用于评估模型。在Kears中编译模型很容易：
model.compile(loss=’categorical_crossentropy’,optimizer=OPTIMIZER,metrics=[‘accuracy’])
一旦模型被编译，使用fit()函数进行训练，fit()函数需要指定一些少数参数：
epochs：表示模型训练的次数，在每次迭代中，优化器都在调整权重，以便最小化目标函数。
batch_size：表示优化器执行权重更新之前观察到的每一次中训练实例的数量。
在keras训练一个模型很简单，假设一个迭代NB_EPOCH的模型
history = model.fit(X_train,Y_train,batch_size = BATCH_SIZE,epochs = NB_EPOCH, verbose = VERBOSE,validation_split = VALIDATION_SPLIT)
在训练集中保留了部分验证集。关键思想是我们保留一部分训练数据，用于在训练时验证模型的性能。对于任何机器学习任务，这都是一个良好的实践，我们将在所有示例中采用它。
利用测试集对训练好的模型进行评估，从而得到目标函数所能达到的最小值和评价指标所能达到的最佳值。
注意：训练集和测试集是严格分离的。使用一个用于训练的样本来评估一个模型是没有任何意义的。学习本质上是一个过程，目的是概括看不见的观察结果，而不是记住已经知道的东西。
score = model.evaluate(X_test,Y_test,verbose = VERBOSE)
print(“Test score:”, score[0])
prting(“Test accuracy,”score[1])
恭喜你，你已经使用keras定义了第一个神经网络模型。只有简单几行代码，你的计算机可以识别手写字体。让我们来运行代码，看看它的性能。
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https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/recurrent_layer/#recurrent