พื้นฐาน Keras - การใช้ Input() ในการสร้าง Input Layer

ในยุคที่การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นด้านการแพทย์ การเงิน หรือวงการบันเทิง เครื่องมือที่สามารถช่วยให้นักพัฒนามือใหม่ รวมถึงมืออาชีพ สามารถสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดที่ซับซ้อนไปจนถึงระดับล่าง คงหนีไม่พ้น Keras ซึ่งเป็นหนึ่งใน API สำหรับการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมอย่างมาก และในบทความนี้เราจะมาพูดถึงการใช้ฟังก์ชัน `Input()` เพื่อสร้าง Input Layer ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างโมเดลของคุณ

Keras และ Input Layer คืออะไร?

Keras เป็นไลบรารีระดับสูงสำหรับการสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก โดยถูกพัฒนาขึ้นมาให้ใช้งานง่าย รวดเร็ว และยืดหยุ่น รองรับ Backend เช่น TensorFlow, Theano, และ CNTK

ในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก การออกแบบ Input Layer มีความสำคัญเทียบเท่ากับส่วนอื่นๆ ของโมเดล เนื่องจากมันคือจุดเริ่มต้นที่ข้อมูลจะถูกส่งเข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) การกำหนด Input Layer สามารถทำได้ด้วยฟังก์ชัน `Input()` ของ Keras ซึ่งช่วยให้เราสามารถกำหนดขนาดของข้อมูล (Shape) ที่ต้องการใช้ในโมเดลได้

การใช้ `Input()` ใน Keras

ฟังก์ชัน `Input()` ของ Keras จะช่วยให้คุณกำหนด Input Layer ให้กับโมเดลได้อย่างง่ายดาย มาดูตัวอย่างการใช้งานกัน

from tensorflow.keras.layers import Input

# กำหนดขนาดของข้อมูลเข้า (input shape)
input_shape = (784,)

# สร้าง Input Layer
inputs = Input(shape=input_shape)

จากโค้ดด้านบน เราได้สร้าง Input Layer ที่รับข้อมูลเข้าแบบเวคเตอร์ขนาด 784 มิติ ซึ่งเหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลภาพ เช่น MNIST ที่มีภาพขาวดำขนาด 28x28 พิกเซลถูกแปลงเป็นแถวเดียวกัน

ทำไมต้องกำหนด Input Shape?

การกำหนด Input Shape ที่แม่นยำเป็นสิ่งสำคัญในการออกแบบโมเดล เนื่องจากช่วยให้โมเดลของเรารู้ว่าต้องการสร้างโครงข่ายที่มีความเชื่อมโยง (Connection) อย่างไรกับข้อมูลที่ได้รับเข้า หากเราไม่กำหนด Input Shape อย่างตระหนักรู้ ข้อมูลที่ป้อนเข้าอาจมีขนาดหรือมิติที่ไม่สอดคล้องกับโครงสร้างโมเดล ส่งผลให้ไม่สามารถเรียนรู้และพยากรณ์ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

Use Case ของ `Input()` ในการออกแบบโมเดล

เราลองมาดูตัวอย่างการออกแบบโมเดลง่ายๆ โดยใช้ Keras และฟังก์ชัน `Input()` เพื่อสร้างโมเดลสำหรับจำแนกภาพดิจิตอล

from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# สร้าง Input Layer
inputs = Input(shape=(784,), name='input_layer')

# สร้าง Hidden Layer
x = Dense(64, activation='relu', name='hidden_layer_1')(inputs)
x = Dense(32, activation='relu', name='hidden_layer_2')(x)

# สร้าง Output Layer
outputs = Dense(10, activation='softmax', name='output_layer')(x)

# สร้างโมเดล
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# สรุปโครงสร้างโมเดล
model.summary()

อธิบายโค้ดตัวอย่าง

วิธีเรียนรู้เพิ่มเติม

การตั้งค่าและใช้งาน Input Layer อย่างถูกต้องเป็นพื้นฐานสำคัญในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ด้วยความยืดหยุ่นและความง่ายในการใช้งานของฟังก์ชัน `Input()` ใน Keras คุณสามารถเริ่มการพัฒนาโมเดลได้ทันที หากคุณสนใจในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและการใช้ Keras คุณสามารถมองหาหลักสูตรหรือที่ปรึกษาที่มีความเชี่ยวชาญด้านนี้

การศึกษาที่ดีจะช่วยให้คุณก้าวสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Keras อาจเป็นขั้นตอนที่ดีในอาชีพการงานของคุณ มาเริ่มต้นการเรียนรู้และต่อยอดความรู้ในด้านการพัฒนาโปรแกรมด้วย Keras กันเถอะ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/