Page 88 - 高中 信息技术 选择性必修4 人工智能初步

第三章 机器学习与人工智能的核心算法

（3）初始化多层感知机分类器的参数。这里可以自定义不同的隐含层大小来尝试不
同结构的神经网络在这个分类任务里面的性能表现。初始化分类器之后，就可以将训练样
本与标签传给分类器开始训练了。

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=10, alpha=1e-4,
solver='adam', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1,
learning_rate_init=.1)

mlp.fit(X_train, y_train)
print("Training set score: %f" % mlp.score(X_train, y_train))

print("Test set score: %f" % mlp.score(X_test, y_test))

其实，人工神经网络能进行图像分类，是因为它会计算每一幅输入图像所属类别的概
率分布，概率得分最高的那个类别将作为预测结果执行输出。而人工神经网络进行训练的

过程，就是输入尽可能多的图像给模型“看”，然后利用算法让模型优化到一个状态，能
让尽可能多的图像得到正确的概率分布。

项目实施 广东教育出版社

各小组根据项目选题及拟订的项目方案，结合本节所学知识，剖析人工智能分类系
统，进一步完善该项目方案中的各项学习活动，并参照项目范例的样式，撰写相应的项目
成果报告。

成果交流

各小组运用数字化学习工具，将所完成的项目成果，在小组或班级上进行展示与

交流，共享创造、分享快乐。

活动评价

各小组根据项目选题、拟订的项目方案、实施情况以及所形成的项目成果，根据教科
书附录2的“项目活动评价表”，开展项目学习活动评价。

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