TensorFlow 2 提供了 Keras API，簡化了 CNN 模型的構建流程。藉由 tf.keras.layers 模組，我們可以輕鬆定義卷積層、池化層、啟用函式等網路元件。理解卷積核、步長、填充等引數的設定，是建構有效 CNN 模型的關鍵。此外，針對模型訓練過程中可能出現的過擬合或欠擬合問題，本文也提供了相應的解決方案，例如 L1/L2 正則化、Dropout 和資料增強等技巧，並搭配程式碼說明如何在 TensorFlow 2 中實作。透過這些技術，我們可以有效控制模型複雜度、提升模型泛化能力，使其在面對未知資料時也能保持良好的預測效能。最後，本文也討論了批次歸一化的應用，以及如何解決欠擬合問題，提供讀者全面的 CNN 模型建構與最佳化。
TensorFlow 2中的CNN模型
在TensorFlow 2中，可以使用tf.keras.layers中的Conv2D層建立CNN模型。可以在建立Conv2D層時定義過濾器的數量和核的大小，如下所示：
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 3))
這段程式碼建立了一個輸入層，輸入影像的尺寸為28x28x3。
內容解密：
上述程式碼建立了一個Conv2D層，使用了ReLU啟用函式和最大池化層。Conv2D層的輸出是一個3D張量，最後一維是過濾器的數量。在TensorFlow 2中，可以使用tf.keras.layers中的Conv2D層建立CNN模型。可以在建立Conv2D層時定義過濾器的數量和核的大小。
flowchart TD
A[輸入層] --> B[卷積層]
B --> C[ReLU層]
C --> D[池化層]
D --> E[全連線層]
圖表翻譯：
上述圖表展示了CNN模型的架構，從輸入層到全連線層。卷積層使用過濾器對輸入影像進行操作，提取基本視覺特徵。ReLU層使用ReLU啟用函式對卷積層的輸出進行啟用。池化層使用最大池化對ReLU層的輸出進行下取樣。全連線層對池化層的輸出進行全連線操作，得到最終的輸出。
卷積神經網路中的填充和步長
在卷積神經網路（CNN）中，填充和步長是兩個重要的概念，對於控制輸出大小和提取特徵具有重要作用。
填充
填充是指在輸入影像周圍增加虛擬值，以保留空間維度。這是因為在沒有填充的情況下，卷積運算會導致輸出大小的縮小，而過小的影像可能無法包含有用的特徵。填充可以幫助保留輸入影像的空間維度，特別是在邊緣處。
最常見的填充方法是零填充，即在影像周圍增加零值。在卷積過程中，這些零值將與卷積核進行元素-wise乘法。零填充可以有效地保留影像的空間維度，並避免邊緣處的訊息損失。
步長
步長是指卷積核在輸入影像上移動的步伐。預設情況下，步長為1，即卷積核在水平和垂直方向上移動1個畫素。然而，步長可以被修改，以控制輸出大小的縮小速度。
較高的步長可以快速縮小輸入影像的大小，但可能會導致訊息損失。因此，步長的選擇需要根據具體的應用需求進行調整。
TensorFlow 2中的實作
在TensorFlow 2中，可以透過設定padding和strides引數來控制填充和步長。padding引數可以設定為'valid'或'same'，分別對應於不使用填充和使用零填充。strides引數可以設定為一個元組，指定水平和垂直方向上的步長。
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 3))
x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', strides=(1, 1))(inputs)
在上述程式碼中，padding引數被設定為'same'，表示使用零填充，strides引數被設定為(1, 1)，表示步長為1。
卷積神經網路的層次結構
在卷積神經網路（CNN）中，卷積層、啟用函式層、池化層等是組成網路的基本單元。這些層次的結構和引數設定對於網路的效能有著重要的影響。
卷積層
卷積層是CNN的核心層，負責提取影像中的特徵。卷積層的過程包括將卷積核（filter）掃描整個影像，對區域性區域進行卷積運算，得到特徵對映。卷積層的引數包括卷積核的大小、步長（stride）和填充（padding）等。
啟用函式層
啟用函式層的作用是引入非線性，增加網路的表達能力。ReLU（Rectified Linear Unit）是常用的啟用函式，對於大於0的輸入，ReLU輸出相同的值，對於小於或等於0的輸入，ReLU輸出0。ReLU啟用函式可以增加網路的非線性，提高其學習能力。
池化層
池化層的作用是降低特徵對映的空間解析度，保留最重要的特徵。池化層可以分為最大池化（max-pooling）和平均池化（average-pooling）兩種。最大池化取區域性區域的最大值，平均池化取區域性區域的平均值。池化層可以減少特徵對映的尺寸，提高網路的泛化能力。
TensorFlow 2中的實作
在TensorFlow 2中，可以使用tf.keras.layers模組來實作卷積層、啟用函式層和池化層。例如，可以使用tf.keras.layers.Conv2D來實作卷積層，使用tf.keras.layers.Activation來實作啟用函式層，使用tf.keras.layers.MaxPooling2D來實作最大池化層。
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 3))
conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
pool_1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv_1)
在上面的程式碼中，首先定義了一個輸入層，然後定義了一個卷積層，使用Conv2D類別，設定了卷積核的大小、步長和填充等引數。然後定義了一個最大池化層，使用MaxPooling2D類別，設定了池化核的大小等引數。
圖示
池化層的過程可以使用圖示來展示。例如，最大池化的過程可以如下所示：
flowchart TD
A[輸入影像] --> B[池化層]
B --> C[最大池化]
C --> D[輸出影像]
在上面的圖示中，輸入影像經過池化層，然後進行最大池化，最終得到輸出影像。
卷積神經網路的設計與最佳化
在設計卷積神經網路（CNN）時，我們需要考慮多個因素，以確保模型能夠有效地學習和泛化。以下是幾個重要的步驟和技巧。
卷積層和池化層
首先，我們需要設計卷積層和池化層。卷積層使用卷積核來提取影像中的特徵，而池化層則用於降低影像的尺寸和保留重要的特徵。例如：
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 1))
conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
pool_1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='valid')(conv_1)
在上面的例子中，我們使用了一個卷積層和一個池化層。卷積層使用32個卷積核，尺寸為3x3，啟用函式為ReLU，填充方式為same。池化層使用最大池化，池化尺寸為2x2，步長為2x2，填充方式為valid。
全連線層
接下來，我們需要設計全連線層。全連線層用於對影像中的特徵進行最終的分析和分類別。例如：
flatten = tf.keras.layers.Flatten()(pool_1)
dense_1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(flatten)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(dense_1)
在上面的例子中，我們使用了一個flatten層將池化層的輸出flatten成一維向量。然後，我們使用了一個全連線層，具有128個神經元，啟用函式為ReLU。最後，我們使用了一個全連線層，具有10個神經元，啟用函式為softmax，作為模型的輸出層。
###泛化技巧
為了提高模型的泛化能力，我們可以使用多種技巧，例如：
- 過濾: 過濾是一種常見的技巧，用於控制模型的複雜度。過濾可以透過在模型中增加過濾項來實作，例如L1過濾和L2過濾。
- Dropout: Dropout是一種隨機過濾的技巧，用於防止模型過度擬合。Dropout可以透過在模型中增加Dropout層來實作。
- 早停: 早停是一種技巧，用於防止模型過度擬合。早停可以透過監視模型的驗證誤差來實作，如果驗證誤差不再改善，則停止訓練。
- 資料增強: 資料增強是一種技巧，用於增加訓練資料的多樣性。資料增強可以透過對影像進行旋轉、翻轉、裁剪等操作來實作。
過濾技巧
過濾是一種常見的技巧，用於控制模型的複雜度。過濾可以透過在模型中增加過濾項來實作，例如L1過濾和L2過濾。L1過濾可以透過增加L1過濾項來實作，例如：
from tensorflow.keras.regularizers import l1
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l1(0.01)))
L2過濾可以透過增加L2過濾項來實作，例如：
from tensorflow.keras.regularizers import l2
model.add(Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)))
在上面的例子中，我們使用了L1過濾和L2過濾，過濾強度為0.01。
Dropout技巧
Dropout是一種隨機過濾的技巧，用於防止模型過度擬合。Dropout可以透過在模型中增加Dropout層來實作，例如：
from tensorflow.keras.layers import Dropout
model.add(Dropout(0.2))
在上面的例子中，我們使用了Dropout層，Dropout率為0.2。
早停技巧
早停是一種技巧，用於防止模型過度擬合。早停可以透過監視模型的驗證誤差來實作，如果驗證誤差不再改善，則停止訓練。例如：
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, min_delta=0.001)
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping])
在上面的例子中，我們使用了早停技巧，監視驗證誤差，如果驗證誤差不再改善，則停止訓練。
資料增強技巧
資料增強是一種技巧，用於增加訓練資料的多樣性。資料增強可以透過對影像進行旋轉、翻轉、裁剪等操作來實作。例如：
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=30,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=30,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest'
)
datagen.fit(X_train)
在上面的例子中，我們使用了資料增強技巧，對影像進行旋轉、翻轉、裁剪等操作。
圖表翻譯：
graph LR
A[訓練資料] -->|過濾|> B[過濾後資料]
B -->|Dropout|> C[Dropout後資料]
C -->|早停|> D[早停後資料]
D -->|資料增強|> E[資料增強後資料]
E -->|模型訓練|> F[模型]
在上面的圖表中，我們展示了過濾、Dropout、早停和資料增強的流程。首先，我們對訓練資料進行過濾，然後進行Dropout，接著進行早停，最後進行資料增強。經過這些步驟後，我們可以得到一個更加穩健的模型。
正則化技術
在機器學習中，正則化技術是一種用於防止模型過擬合的方法。它透過在損失函式中增加一項正則化項來實作，從而使模型的權重減小或受到懲罰。有兩種常見的正則化技術：L1 正則化和 L2 正則化。
L1 正則化（Lasso 迴歸）
L1 正則化是一種將權重的絕對值減小的方法。它可以完全移除不重要的特徵。為了實作 L1 正則化，我們需要設定一個叫做正則化因子的引數，該引數決定了懲罰的程度。
L2 正則化（Ridge 迴歸）
L2 正則化是一種將權重的平方值減小的方法。同樣地，我們需要設定正則化因子。
結合 L1 和 L2 正則化
我們可以在一個模型中結合 L1 和 L2 正則化。當構建神經網路模型時，如果我們需要定義正則化，我們可以在每一層中進行設定。TensorFlow 的層提供了設定正則化的選項，例如 kernel_regularizer 和 bias_regularizer。
程式碼示例
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 1))
x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', kernel_regularizer="L1L2")(inputs)
在上面的程式碼中，我們增加了一個 L1L2 正則化器（L1 和 L2 正則化的結合）作為 kernel_regularizer 到 Conv2D 層中。同樣地，我們可以將正則化器增加到全連線稠密層中。
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 1))
x = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.L1L2(0.01, 0.01))(inputs)
在上面的程式碼中，我們增加了 L1L2 正則化器，L1 正則化因子為 0.01，L2 正則化因子為 0.01。
Dropout
Dropout 是另一種用於防止過擬合的方法。它透過在訓練過程中隨機地將一部分神經元設定為零來實作，從而防止模型過度依賴某些神經元。
程式碼示例
x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)
在上面的程式碼中，我們增加了一個 Dropout 層，隨機地將 20% 的神經元設定為零。
Dropout 作為正則化技術
Dropout 是一種正則化技術，能夠防止過度擬合（overfitting）現象的發生。它透過在訓練過程中隨機丟棄（drop）一些神經元或單元，從而簡化模型架構。這種方法可以有效地防止模型過度複雜化，從而提高模型的泛化能力。
在 TensorFlow 中，Dropout 可以被視為一種層（layer）。我們可以在目標層後面增加一個 Dropout 層，以應用 Dropout 技術。例如，如果我們想要在一個卷積層（convolution layer）後面增加 Dropout，我們只需要在卷積層後面增加一個 Dropout 層。然後，我們需要設定一個名為「率」（rate）的引數，這個引數代表了神經元或單元被丟棄的機率。
以下是使用 Dropout 的示例程式碼：
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 1))
conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', kernel_regularizer="L1L2")(inputs)
act_1 = tf.keras.layers.Activation("relu")(conv_1)
pool_1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='valid')(act_1)
do_1 = tf.keras.layers.Dropout(0.6)(pool_1)
在這個例子中，我們增加了一個 Dropout 層，設定了 0.6 的丟棄率。
資料增強（Data Augmentation）
資料增強是一種技術，透過人工增加新的資料點，以減少模型過度擬合的現象。這種方法可以透過對現有資料進行變換，例如翻轉、縮放、旋轉、剪裁等，從而增加資料的多樣性。
TensorFlow 提供了多種資料增強和預處理方法，可以用作層（layer）。一些常用的層包括 RandomCrop、RandomFlip、RandomTranslation、RandomRotation、RandomZoom 等。我們可以在模型訓練前或訓練過程中使用這些層。
以下是使用 RandomFlip 層的示例：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.RandomFlip(),
# 其他層...
])
這個例子中，我們建立了一個序列模型，增加了 RandomFlip 層，然後將一個影像作為輸入，模型會隨機翻轉影像。
增強過程中的資料增強
我們可以在模型訓練過程中使用資料增強層。這種方法可以使得模型在訓練過程中同步工作，從而提高模型的泛化能力。
以下是使用資料增強層的示例程式碼：
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.RandomFlip(),
tf.keras.layers.RandomRotation(0.2),
# 其他層...
])
在這個例子中，我們增加了 RandomFlip 和 RandomRotation 層，模型會在訓練過程中隨機翻轉和旋轉影像。
內容解密：
Dropout 和資料增強都是用於防止過度擬合的技術。Dropout 透過隨機丟棄神經元或單元，簡化模型架構；資料增強透過增加新的資料點，增加資料的多樣性。這兩種方法都可以有效地提高模型的泛化能力。
圖表翻譯：
下圖展示了使用 RandomFlip 層的示例：
graph LR
A[原始影像] -->|RandomFlip|> B[翻轉影像]
B -->|模型輸出|> C[結果]
這個圖表展示了使用 RandomFlip 層的過程，原始影像被隨機翻轉，然後輸入模型，得到結果。
建立卷積神經網路模型
在這個章節中，我們將建立一個卷積神經網路（CNN）模型，使用 TensorFlow 和 Keras 進行深度學習的實作。首先，我們需要匯入必要的函式庫和模組。
匯入必要的函式庫和模組
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
建立模型架構
接下來，我們建立一個序列模型（Sequential Model），並增加各層神經網路的結構。
model = tf.keras.Sequential()
增加資料增強層
為了增加模型的泛化能力，我們增加了一個資料增強層（Data Augmentation Layer）。
model.add(augmentation)
增加捲積層和啟用函式
然後，我們增加了一個卷積層（Conv2D），並使用 ReLU 作為啟用函式。
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(layers.Activation("relu"))
增加池化層
接著，我們增加了一個池化層（MaxPooling2D），以降低空間維度。
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='valid'))
增加更多層
我們可以繼續增加更多的卷積層、啟用函式和池化層，以構建一個更深的神經網路。
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(layers.Activation("relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
內容解密：
tf.keras.Sequential()：建立一個序列模型。model.add(augmentation)：增加資料增強層。layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')：增加捲積層，使用 ReLU 作為啟用函式，kernel 大小為 3x3，輸出通道數為 32。layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='valid')：增加池化層，池化視窗大小為 2x2，步長為 1x1，使用 valid padding。
圖表翻譯：
graph LR
A[輸入資料] -->|資料增強|> B[Conv2D]
B -->|ReLU|> C[MaxPooling2D]
C -->|下取樣|> D[Conv2D]
D -->|ReLU|> E[MaxPooling2D]
圖表翻譯：
- 圖表展示了神經網路的架構，從輸入資料開始，經過資料增強、卷積層、ReLU 啟用函式、池化層等處理，最終輸出特徵對映。
這個模型架構可以用於影像分類別、物體檢測等任務，透過調整卷積層和池化層的引數，可以適應不同的應用需求。
使用 TensorFlow 進行影像增強和批次歸一化
在深度學習中，影像增強是一種常用的技術，用於增加訓練資料的多樣性和數量，以提高模型的泛化能力。批次歸一化是一種用於加速神經網路訓練的技術，透過對每個批次的資料進行歸一化，減少了內部協變數偏移的問題。
影像增強
影像增強可以透過增加增強層到模型中實作，也可以透過對資料集進行增強。下面的程式碼示範瞭如何使用 TensorFlow 對資料集進行增強：
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))
train_ds = train_ds.batch(32).map(lambda x, y: (augmentation(x), y), num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
test_ds = test_ds.batch(32)
在上面的程式碼中，augmentation 是一個用於對影像進行增強的函式。透過使用 map 方法，增強函式被應用到每個批次的資料上。
批次歸一化
批次歸一化是一種用於加速神經網路訓練的技術，透過對每個批次的資料進行歸一化，減少了內部協變數偏移的問題。下面的程式碼示範瞭如何使用 TensorFlow 對模型增加批次歸一化層：
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
批次歸一化可以用於減少內部協變數偏移的問題，從而加速神經網路的訓練。然而，批次歸一化也可以用於其他目的，例如正則化。
內部協變數偏移
內部協變數偏移是指在深度神經網路中，資料分佈會在不同層之間發生變化。這個問題會導致模型的訓練變得更加困難。批次歸一化可以用於減少內部協變數偏移的問題。
TensorFlow 中的批次歸一化
在 TensorFlow 中，批次歸一化可以透過使用 tf.keras.layers.BatchNormalization 類別實作。下面的程式碼示範瞭如何使用 TensorFlow 對模型增加批次歸一化層：
model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'))
在上面的程式碼中，批次歸一化層被增加到模型中，以減少內部協變數偏移的問題。
圖表翻譯：
graph LR
A[資料集] --> B[影像增強]
B --> C[批次歸一化]
C --> D[模型訓練]
D --> E[模型評估]
上面的圖表示範了資料集如何經過影像增強和批次歸一化，然後被用於模型訓練和評估。
處理批次歸一化和欠擬合的方法
在深度學習中，批次歸一化（Batch Normalization）是一種重要的技術，能夠加速神經網路的訓練過程。它的主要目的是確保每層輸入的資料均值接近零，標準差接近1，這樣可以提高神經網路的訓練速度和穩定性。
批次歸一化的實作
在TensorFlow中，批次歸一化可以透過增加BatchNormalization層來實作。這個層應該增加在啟用函式之前。以下是示例程式碼：
inputs = tf.keras.Input((28, 28, 1))
conv_1 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', kernel_regularizer='L1L2')(inputs)
bn_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization()(conv_1)
act_1 = tf.keras.layers.Activation("relu")(bn_1)
pool_1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='valid')(act_1)
do_1 = tf.keras.layers.Dropout(0.6)(pool_1)
處理欠擬合
欠擬合（Underfitting）是指神經網路模型無法有效地捕捉訓練資料中的模式和複雜性。這種情況可能由於模型過於簡單或無法有效地學習資料。欠擬合的模型和過擬合的模型一樣，都是不理想的。
欠擬合可能由於以下幾個原因：
- 模型複雜度不足：如果神經網路模型不夠複雜，無法有效地代表資料中的關係，則可能導致欠擬合。例如，使用過淺的網路或每層神經元數量太少，都可能限制模型的容量，導致欠擬合。
- 訓練不足：如果模型的訓練次數或epoch數不夠，可能導致欠擬合。神經網路需要足夠的訓練時間來學習資料中的模式。
從技術架構視角來看，本文深入淺出地介紹了在 TensorFlow 2 中構建 CNN 模型的核心概念，包含卷積層、池化層、填充、步長、啟用函式、正則化技術如 L1/L2 和 Dropout，以及資料增強和批次歸一化等關鍵技術。分析比較了不同正則化方法的特性及應用場景，並闡述瞭如何應對欠擬合和過擬合等常見問題。技術堆疊的各層級協同運作中體現了 CNN 模型在影像處理任務中的強大能力。然而，構建高效能的 CNN 模型並非易事，仍需仔細調整模型引數和超引數，例如卷積核大小、步長、學習率、正則化強度等。同時，針對特定任務選擇合適的網路架構和資料增強策略也至關重要。玄貓認為，隨著硬體算力和演算法的持續發展，CNN 模型的應用場景將更加廣泛，並在影像識別、物體檢測、語義分割等領域持續取得突破。對於想要深入學習 CNN 的開發者，建議深入研究不同網路架構的特性，並在實踐中不斷積累經驗。
