怎么构建神经网络模型

I、k210怎么跑自己的神经网络

根据查询CSDN博客可知，要在K210上运行自己的神经网络，可以按照以下步骤进行：
1.准备数据集：首先，需要准备适用于您的神经网络的训练和验证数据集。 您可以使用自己的数据，或者从公共数据集中获取。
2.转换图像大小和类型：如果您的数据集中的图像大小或类型与神经网络模型的要求不匹配，您需要将图像转换为适当的尺寸和类型。
3.训练模型：使用您准备好的数据集训练神经网络模型。 这可以通过使用MaixHub网的训练工具来完成。 在训练过程中，您可以选择使用CPU或GPU进行推理。
4.保存模型：训练完成后，将训练好的模型保存到SD卡或K210的存储空间中。
5.部署模型：将保存的模型复到K210上，并使用MaixPy写一个简单的推理程序来加载和运行模型。

II、什么是神经网络

神经网络（neuralnetwork）是一种模拟脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-LayerPerception），SPSSAU默认使用该模型。 类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的优劣，并且神经网络模型可用于特征重要性识别、数据预测使用，也或者训练好模型用于部署工程使用等。

神经网络原理如下：

原理上，首先输入特征项X，即放入的自变量项，神经网络模型时，可将特征项X构建出‘伪特征’，比如输入的是性别、年龄、身高、体重等，其结合‘活函数’构建出一些‘伪特征项’（即事实不存在，完全由模型构建的特征项，并且是无法解释的特征项），具体构建上，比如为线性活函数时可直观理解为类似“y=1+2*x1+3*x2+4*x3+…”这样的函数）。 并且构建‘伪特征项’可有多个层次（即‘隐层神经元’可以有多层，默认是1层），并且每个层次可以有多个神经元（默认是100）。 最终由数学优化算法计算，得到输出，即预测项。

可以使用SPSSAU进行作：