[Day 9] 模型建構的方法 (1)：序列式模型

2024 iThome 鐵人賽

DAY 9

AI/ ML & Data

輕鬆上手AI專案－影像分類到部署模型系列第 9 篇

16th鐵人賽 python 影像分類深度學習

Eunice

2024-09-22 03:48:23

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前言

今天終於要進入模型建構的部分啦！在 Keras 中建構模型的方法主要有 3 種：序列式模型、函數式 API 和繼承 Model 類別。這系列會使用其中兩種：序列式模型與函數式 API，來進行實作。今天先來介紹序列式模型的寫法，此方法較為容易，也很直觀，很適合初學者使用。本系列使用的模型以 VGG16 為例，VGG16 為 2014 年發表的模型，許多影像分類的問題都可以使用 VGG16 來解決。

序列式模型

序列式模型（Sequential Model）為一種建構模型的方法，特色為一層接著一層，依序的線性模型架構。模型的層與層之間若沒有分支或是跳躍的結構，可以使用這種方法來建構模型，且這種方法對模型的架構一目了然。

使用方法

首先，先匯入會使用到的模組：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense

此段程式碼為 VGG16 的模型架構，先以 Sequential() 建立序列式模型，以 add() 的方式來新增神經層：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(input_shape=(256,256,3),filters=64,kernel_size=(3,3),padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),padding="same", activation="relu"))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)))
model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)))
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"))
model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=4096,activation="relu"))
model.add(Dense(units=4096,activation="relu"))
model.add(Dense(units=5, activation="softmax"))

使用 summary() 查看模型結構：

model.summary()

以上程式碼執行結果：

Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_13 (Conv2D)           (None, 256, 256, 64)      1792      
_________________________________________________________________
conv2d_14 (Conv2D)           (None, 256, 256, 64)      36928     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 128, 128, 64)      0         
_________________________________________________________________
conv2d_15 (Conv2D)           (None, 128, 128, 128)     73856     
_________________________________________________________________
conv2d_16 (Conv2D)           (None, 128, 128, 128)     147584    
_________________________________________________________________
max_pooling2d_6 (MaxPooling2 (None, 64, 64, 128)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_17 (Conv2D)           (None, 64, 64, 256)       295168    
_________________________________________________________________
conv2d_18 (Conv2D)           (None, 64, 64, 256)       590080    
_________________________________________________________________
conv2d_19 (Conv2D)           (None, 64, 64, 256)       590080    
_________________________________________________________________
max_pooling2d_7 (MaxPooling2 (None, 32, 32, 256)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_20 (Conv2D)           (None, 32, 32, 512)       1180160   
_________________________________________________________________
conv2d_21 (Conv2D)           (None, 32, 32, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
conv2d_22 (Conv2D)           (None, 32, 32, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
max_pooling2d_8 (MaxPooling2 (None, 16, 16, 512)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_23 (Conv2D)           (None, 16, 16, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
conv2d_24 (Conv2D)           (None, 16, 16, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
conv2d_25 (Conv2D)           (None, 16, 16, 512)       2359808   
_________________________________________________________________
max_pooling2d_9 (MaxPooling2 (None, 8, 8, 512)         0         
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 32768)             0         
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 4096)              134221824 
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 4096)              16781312  
_________________________________________________________________
dense_5 (Dense)              (None, 5)                 20485     
=================================================================
Total params: 165,738,309
Trainable params: 165,738,309
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

可以觀察到序列式模型的特色，使用神經層堆疊的方式來建構模型。
註：Model 和 Layer 的名稱是可以更改的，這裡為執行時預設的名稱及編號。
程式碼也可以改寫為：

model = Sequential([
    Conv2D(input_shape=(256,256,3),filters=64,kernel_size=(3,3),padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),padding="same", activation="relu"),
    MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)),
    Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=128, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)),
    Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=256, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)),
    Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)),
    Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    Conv2D(filters=512, kernel_size=(3,3), padding="same", activation="relu"),
    MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2)),
    Flatten(),
    Dense(units=4096,activation="relu"),
    Dense(units=4096,activation="relu"),
    Dense(units=5, activation="softmax")
])

看起來較為簡潔清晰，不過都可以依照自己喜好去寫是沒問題的！

超參數說明

在機器學習或深度學習中，參數（Parameter）指的是權重（Weight）和偏值（Bias）這些會經過每次訓練去更新的變量，而超參數（Hyperparameter）指的是事先給定的值，包含模型超參數和演算法超參數。這裡的超參數屬於前者模型超參數，可以決定模型的結構，接著一一為大家解釋各個超參數的含意。

Conv2D(input_shape=(256,256,3),filters=64,kernel_size=(3,3),padding="same", activation="relu")

這裡使用了 Conv2D()，為卷積層（Convolutional Layer），用來提取輸入影像的特徵，在處理影像問題時很常被使用到。input_shape 為輸入影像的大小，（256, 256, 3) 為 256×256 的 RGB（3 channel）影像。filters 為過濾器，指卷積核的數量，卷積核是用來學習影像中不同的特徵，每一個卷積核會產生一個特徵影像。kernel_size 為卷積核大小，用較小的卷積核容易捕捉局部特徵。padding 為指定填充的方式，若設成 same 表示輸入和輸出的大小會一致。activation 為啟動函數，使用啟動函數的原因，最主要是讓模型有非線性的特性，可以處理不同種類的資料集，也可以幫助模型收斂。

MaxPool2D(pool_size=(2,2),strides=(2,2))

這裡使用了 MaxPool2D()，為池化層（Pooling Layer），用來將特徵影像做降採樣（Downsampling），可以保留關鍵特徵，同時降低計算量。pool_size 為池化窗口大小，將指定大小內的最大值作為池化結果。strides 為池化窗口在輸入影像上滑動的步幅。

Flatten()

Flatten() 為平坦層（Flattern Layer），功能為將高維度的數據轉換成一維度的數據。平坦層常使用於卷積層和池化層之後，將影像這類高維度數據轉換成一維數據，之後輸入到全連接層。

Dense(units=4096,activation="relu")

Dense() 為全連接層（Fully Connected Layer），顧名思義，代表這一層的每一個神經元都與上一層的神經元相連接。units 為神經元的數量，activation 為啟動函數。

註：目前以實作會使用到的超參數舉例，其他超參數種類，可以到 Keras API 文件查詢。

今天介紹了一種模型建構的方法，明天會介紹另一種，請期待一下吧！

參考資料

François Chollet《Deep Learning with Python, Second Edition》（中文版：黃逸華、林采薇譯《Keras大神歸位：深度學習全面進化！用Python 實作CNN、RNN、GRU、LSTM、GAN、VAE、Transformer》，旗標出版）
超參數(機器學習) - 維基百科，自由的百科全書
【QA】超參數(Hyperparameter) 與參數(Parameter)的差別? - Cupoy