Tensorflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例
CNN最大的特點(diǎn)在于卷積的權(quán)值共享結(jié)構(gòu),可以大幅減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量,防止過擬合的同時(shí)又降低了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度。在CNN中,第一個(gè)卷積層會直接接受圖像像素級的輸入,每一個(gè)卷積操作只處理一小塊圖像,進(jìn)行卷積變化后再傳到后面的網(wǎng)絡(luò),每一層卷積都會提取數(shù)據(jù)中最有效的特征。這種方法可以提取到圖像中最基礎(chǔ)的特征,比如不同方向的邊或者拐角,而后再進(jìn)行組合和抽象形成更高階的特征。
一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)卷積層構(gòu)成,每個(gè)卷積層中通常會進(jìn)行如下幾個(gè)操作:
- 圖像通過多個(gè)不同的卷積核的濾波,并加偏置(bias),特取出局部特征,每個(gè)卷積核會映射出一個(gè)新的2D圖像。
- 將前面卷積核的濾波輸出結(jié)果,進(jìn)行非線性的激活函數(shù)處理。目前最常見的是使用ReLU函數(shù),而以前Sigmoid函數(shù)用得比較多。
- 對激活函數(shù)的結(jié)果再進(jìn)行池化操作(即降采樣,比如將2*2的圖片將為1*1的圖片),目前一般是使用最大池化,保留最顯著的特征,并提升模型的畸變?nèi)萑棠芰Α?br />
總結(jié)一下,CNN的要點(diǎn)是局部連接(local Connection)、權(quán)值共享(Weight Sharing)和池化層(Pooling)中的降采樣(Down-Sampling)。
本文將使用Tensorflow實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用的數(shù)據(jù)集是MNIST,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):兩個(gè)卷積層加一個(gè)全連接層。
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 載入MNIST數(shù)據(jù)集,并創(chuàng)建默認(rèn)的Interactive Session。 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() # 創(chuàng)建權(quán)重和偏置,以便重復(fù)使用。我們需要給權(quán)重制造一些隨機(jī)的噪聲來打破完全對稱,比如截?cái)嗟恼龖B(tài)分布噪聲,標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)為0.1 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) # 創(chuàng)建卷積層、池化層,以便重復(fù)使用 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') def max_pool(x): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 定義輸入的placeholder x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 定義第一個(gè)卷積層 W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) b_conv1 = bias_variable([32]) h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) h_pool1 = max_pool(h_conv1) # 定義第二個(gè)卷積層 W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) b_conv2 = bias_variable([64]) h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) h_pool2 = max_pool(h_conv2) # 定義全連接層。由于第二個(gè)卷積層輸出的tensor是7*7*64,我們使用tf.reshape函數(shù)對其進(jìn)行變形 W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # 為了減輕過擬合,下面使用一個(gè)Dropout層。通過一個(gè)placeholder傳入keep_prob比率來控制的。在訓(xùn)練時(shí),我們隨機(jī)丟棄一部分節(jié)點(diǎn) # 的數(shù)據(jù)來減輕過擬合,預(yù)測時(shí)則保留全部數(shù)據(jù)來追求最好的預(yù)測性能。 keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # 最后我們將Dropout層的輸出連接一個(gè)Softmax層,得到最后的概率輸出 W_fc2 = weight_variable([1024, 10]) b_fc2 = bias_variable([10]) y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) # 定義損失函數(shù)為cross entropy和優(yōu)化器 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1])) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 定義評測準(zhǔn)確率的操作 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 下面開始訓(xùn)練 tf.global_variables_initializer().run() for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0}) print("Step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})) # 載入MNIST數(shù)據(jù)集,并創(chuàng)建默認(rèn)的Interactive Session。 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() # 創(chuàng)建權(quán)重和偏置,以便重復(fù)使用。我們需要給權(quán)重制造一些隨機(jī)的噪聲來打破完全對稱,比如截?cái)嗟恼龖B(tài)分布噪聲,標(biāo)準(zhǔn)差設(shè)為0.1 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) # 創(chuàng)建卷積層、池化層,以便重復(fù)使用 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') def max_pool(x): return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 定義輸入的placeholder x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) # 定義第一個(gè)卷積層 W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) b_conv1 = bias_variable([32]) h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) h_pool1 = max_pool(h_conv1) # 定義第二個(gè)卷積層 W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) b_conv2 = bias_variable([64]) h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) h_pool2 = max_pool(h_conv2) # 定義全連接層。由于第二個(gè)卷積層輸出的tensor是7*7*64,我們使用tf.reshape函數(shù)對其進(jìn)行變形 W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024]) b_fc1 = bias_variable([1024]) h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) # 為了減輕過擬合,下面使用一個(gè)Dropout層。通過一個(gè)placeholder傳入keep_prob比率來控制的。在訓(xùn)練時(shí),我們隨機(jī)丟棄一部分節(jié)點(diǎn) # 的數(shù)據(jù)來減輕過擬合,預(yù)測時(shí)則保留全部數(shù)據(jù)來追求最好的預(yù)測性能。 keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) # 最后我們將Dropout層的輸出連接一個(gè)Softmax層,得到最后的概率輸出 W_fc2 = weight_variable([1024, 10]) b_fc2 = bias_variable([10]) y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) # 定義損失函數(shù)為cross entropy和優(yōu)化器 cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1])) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) # 定義評測準(zhǔn)確率的操作 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 下面開始訓(xùn)練 tf.global_variables_initializer().run() for i in range(20000): batch = mnist.train.next_batch(50) if i % 100 == 0: train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0}) print("Step %d, training accuracy %g" % (i, train_accuracy)) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) print("test accuracy %g" % accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))
運(yùn)行結(jié)果:
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