机器学习模型训练与区块链集成实战

### 机器学习模型训练与区块链集成实践 #### 1. 机器学习模型训练参数设置 在构建机器学习模型时，合理设置训练参数至关重要。下面将详细介绍几个关键参数的设置方法及相关要点。 - **学习率（Learning Rate）**：在理想情况下，用户可借鉴过往经验或其他学习资料，来确定合适的学习率。以交通标志检测模型为例，我们使用的学习率为 0.0001。 - **训练轮数（Number of Training Epochs）**：若不确定如何设置训练轮数，有个经验法则是，可先将该超参数初始设定为数据列数的三倍。不过，最终的训练轮数取决于模型的复杂度。若完成所有轮次训练后，模型仍在持续改进，可尝试增加训练轮数再次训练。数据集通常会分批处理（尤其是数据量极大时），若批次大小等于整个训练数据集，那么训练轮数就等于迭代次数。为避免模型欠拟合或过拟合（如图 5 - 12 所示），需谨慎选择最佳的训练轮数。 - **训练批次大小（Size of the Training Batches）**：批次大小这一超参数定义了每次输入算法的数据样本数量。完整的训练数据集由一个或多个批次组成。例如，若要使用 1000 张狗的图像训练算法以识别不同犬种，选择批次大小为 10，意味着每次网络将接收 10 张狗的图像作为一个批次。若每一轮训练包含对所有数据的一次完整遍历，那么一轮训练将包含 100 个批次，计算公式为： \[ \text{一轮中的批次数量} = \frac{\text{训练集大小}}{\text{批次大小}} \] 对于交通标志检测模型，定义了 `train_batch_size = 4`，`valid_batch_size = 1`，`test_batch_size = 1`。 - **隐藏层大小（Size of the Hidden Layers）**：在人工神经网络中，隐藏层位于输入层和输出层之间。人工神经元接收一组加权输入，并通过激活函数产生输出。这是几乎所有神经网络的典型组成部分，工程师借此模拟人类大脑的活动。若网络不太复杂，输入层和输出层之间可能只有一两个隐藏层；若数据维度大或特征复杂，可能需要三到五个隐藏层才能达到最优解。交通标志检测模型使用了深度为 50 层的 ResNet - 50 卷积神经网络。 #### 2. 模型评估指标 为预测分类问题中数据样本的目标类别，需使用分类模型。分类模型会预测每个实例属于某一类别的概率。为确保这些模型能可靠地应用于实际生产中解决现实问题，评估其性能至关重要。常用的评估指标包括准确率、损失、精确率、召回率和 F1 分数。 | 指标 | 含义 | | ---- | ---- | | 准确率（Accuracy） | 表示对未用于训练 AI 模型的独立图像的识别能力。通常将数据集按 80% 用于训练、20% 用于测试的比例划分，测试数据集用于评估算法训练的性能和进展，并对其进行调整或优化以获得更好的结果。 | | 损失（Loss） | 损失值反映了模型在每次优化迭代后的表现。当训练损失远大于测试损失时，模型可能欠拟合；当训练损失远小于测试损失时，模型可能过拟合；当训练损失和测试损失非常接近时，模型表现良好。 | | 精确率（Precision） | 模型精确率得分表示正预测标签中真正正确的百分比，也称为正预测值。为平衡假阳性和假阴性，精确率通常与召回率结合使用。类别分布会影响精确率，少数类样本越多，精确率越低。 | | 召回率（Recall） | 模型召回率得分显示了模型从实际正结果中预测出正结果的能力。与精确率不同，精确率计算的是所有正预测中正确正预测的比例，而召回率也称为灵敏度或真正例率，高召回率表明模型能很好地找出成功的实例。 | | F1 分数（F1 Score） | F1 分数综合了精确率和召回率，用于衡量机器学习模型的性能。在选择精确率或召回率可能导致模型产生高假阳性或高假阴性的情况下，使用 F1 分数作为评估指标。F1 分数是精确率和召回率的调和平均值。 | #### 3. 区块链集成准备 完成模型训练后，接下来要将模型与区块链集成。这里将使用 Hyperledger Fabric 作为区块链系统，以下是具体的操作步骤。 - **安装必要软件** - **Node.js 和 npm**：Node.js 包含 npm，两者都是后续操作所需的。请根据 Node.js 官方网站的说明，为你的平台下载并安装 Node.js 和 npm。 - **NestJS**：NestJS 是用于构建 Node.js 应用程序的 JavaScript 框架。按照 NestJS 官方网站的说明，为你的平台下载并安装 NestJS。 - **了解 Hyperledger Fabric 2.0 所需节点**：Hyperledger Fabric 2.0+ 用于创建区块链网络，该网络由网络对等节点（即节点）组成。运行 Hyperledger Fabric 需要特定的节点，各节点职责如下： - **排序节点（Orderer）**：`hyperledger/fabric - orderer:2.4` 节点负责接收交易，将这些交易添加到区块中，并将区块分发给网络中的对等节点。 - **对等节点（Peer）**：`hyperledger/fabric - peer:2.4` 对等节点负责保存账本和智能合约，所有智能合约都安装在这些节点上。 - **命令行界面节点（CLI）**：`hyperledger/fabric - tools:2.4` 节点提供命令行界面，用于与 Fabric 网络进行交互。网络中的所有通道创建、通道加入、链码安装等交易都通过该 CLI 完成。 - **中间证书颁发机构节点（Intermediate CA）**：`hyperledger/fabric - ca:1.5.1` 节点提供中间证书颁发机构，用于将用户注册到区块链网络。中间 CA 创建的证书允许用户与区块链网络进行交互。 #### 4. 区块链的安装、配置与启动 以下是设置区块链环境的详细步骤： 1. **克隆存储库**：从项目目录中使用以下命令克隆 `bta - blockchain` 存储库： ```bash $ git clone https://github.com/kilroyblockchain/bta - blockchain.git ``` 请务必查看存储库的 `README.md` 文件，以获取最新的安装步骤。