การสร้างโมเดลพื้นฐานใน Keras - การใช้เลเยอร์ Dense ใน Keras

ในโลกของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) หนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพคือ Keras ซึ่งเป็นไลบรารีที่ทำงานอยู่บน TensorFlow โดยเฉพาะการสร้างโมเดลด้วยเลเยอร์ต่างๆ ที่ Keras มีให้ เช่น เลเยอร์ Dense ซึ่งเป็นเลเยอร์พื้นฐานสำหรับโครงสร้างเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ตัวหนึ่งที่สำคัญมาก

เลเยอร์ Dense คืออะไร?

เลเยอร์ Dense เป็นเลเยอร์แบบฟูลลี่คอนเน็ค (Fully Connected) ซึ่งหมายความว่าทุก ๆ นิวรอน (Neuron) ในเลเยอร์หนึ่งจะถูกเชื่อมต่อกับนิวรอนทั้งหมดในเลเยอร์ถัดไป การเชื่อมต่อแบบนี้ทำให้เลเยอร์ Dense มีความสามารถในการเรียนรู้คุณสมบัติของข้อมูลได้เป็นอย่างดี และเป็นองค์ประกอบหลักของโมเดลหลายโมเดล เช่น โมเดลการจำแนกรูปภาพและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอื่น ๆ

การใช้งาน Keras และการสร้างโมเดลพื้นฐานด้วยเลเยอร์ Dense

ต่อไปนี้เรามาลองสร้างโมเดลง่ายๆ ด้วย Keras ที่ประกอบด้วยเลเยอร์ Dense

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# การสร้าง โมเดลแบบ Sequential model
model = Sequential()

# เพิ่มเลเยอร์ Dense เข้ามาในโมเดล
model.add(Dense(units=32, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# แสดงสรุปข้อมูลของโมเดล
model.summary()

อธิบายโค้ด:

ฟังก์ชัน Activation

ฟังก์ชัน Activation มีบทบาทสำคัญในการกำหนดค่าของเอาต์พุต ฟังก์ชั่นที่นิยมใช้ได้แก่:

การวิพากษ์และการนำไปใช้ในทางปฏิบัติ

แม้ว่าเลเยอร์ Dense จะเป็นการเชื่อมต่อนิวรอนทุกอันในเลเยอร์หนึ่งไปยังอีกเลเยอร์หนึ่งซึ่งสามารถทำให้โมเดลมีพลังในการเรียนรู้ข้อมูลได้ดี แต่ก็มีข้อเสียของมัน เนื่องจากต้องใช้การประมวลผลที่มากขึ้นโดยเฉพาะสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้เกิดปัญหาโอเวอร์ฟิต (Overfitting) ถ้าโมเดลมีความซับซ้อนมากเกินไปโดยไม่มีการควบคุม เช่น การใช้ Dropout หรือการทำ Regularization

ในการปฏิบัติ เลเยอร์ Dense มักจะใช้คู่กับเลเยอร์ประเภทอื่นๆ เพื่อสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น เช่นเลเยอร์ Convolutional หรือ Recurrent ใน Machine Learning และ Deep Learning สมัยใหม่

ในท้ายนี้ ถ้าคุณสนใจเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการพัฒนาโมเดล Machine Learning และ Deep Learning การเข้าศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) อาจเป็นตัวเลือกที่ดีที่คุณจะได้พัฒนาทักษะที่สำคัญเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ!

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

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