利用神经网络模型对鸢尾花数据集进行训练并进行参数更新求得最优的参数

以下是使用Python和Keras库训练神经网络模型并进行参数更新的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=10, activation='relu', input_dim=4))
model.add(Dense(units=3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.01), metrics=['accuracy'])

# 将标签进行独热编码
y_train_onehot = np.eye(3)[y_train]

# 训练神经网络模型
model.fit(X_train, y_train_onehot, epochs=50, batch_size=16)

# 在测试集上评估模型
y_test_onehot = np.eye(3)[y_test]
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test_onehot)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

# 获取模型参数
weights = model.get_weights()
print('Weights:', weights)

# 更新模型参数
new_weights = [w + 0.1 * np.random.normal(size=w.shape) for w in weights]
model.set_weights(new_weights)

在上述代码中，首先加载鸢尾花数据集，并将数据集分为训练集和测试集。然后构建了一个具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的神经网络模型，并使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行编译。接着将标签进行独热编码，并在训练集上训练模型50个epoch。最后在测试集上评估模型，并获取模型参数并进行更新。更新参数的方式是将每个参数加上一个服从正态分布的随机数乘以一个0.1的学习率