【DL笔记】卷积神经网络简介

1.前言

        这篇文章是我通过学习黄文坚、唐源所著的《TensorFlow实战》之后的简单总结，通过这本书使我对深度学习更加了解，现整理出一些部分分享给大家，错误之处可以在评论区指出，以便我加以改正，谢谢！

2.卷积神经网络简介

        卷积神经网络的概念最早起源于科学家提出感受野（Receptive Field），即每个动物的神经元只会处理一小块区域的视觉图像，相当于CNN中卷积核的处理过程。后来又提出了神经认知机的概念，神经认知机包含两类神经元，一类是用来提取特征的S-cell，对应于现在的CNN中卷积核的滤波操作；一类是用来抗变得C-cell，对应于现在的CNN中激励函数、池化等操作。

        一般的CNN由多个卷积层构成，每层卷积层会进行一下几个操作：

        1）图像通过不同的卷积核滤波，加偏置bias，提取局部特征

        2）滤波输出结果进行激活函数处理，常用ReLU函数

        3）激活函数输出进行池化操作，一般有两种：最大池化和平均池化

        除此以外还可以加上LRN（局部响应归一化）等操作。

        由于卷积神经网络的全连接过程中会出现大量的权值参数，在卷积神经网络中必须减少训练的权重数量，目的：1.降低计算复杂度。2.过多的连接会导致过拟合，减少连接数有利于提高模型的泛化能力。紧跟着全连接后面的dropout操作，就是为了防止过拟合，使得部分神经元不被激活函数激活，从而减少连接。

3.流行的几种CNN结构

这篇文章中只是把这几种网络结构展示出来，会在后续博文中详细介绍每一个结构以及其TensorFlow实现。

LeNet

AlexNet

VGG

GoogLeNet

ResNet

4.基本卷积神经网络的TensorFlow实现

下面以mnist数据集为例，自己设计神经网络进行图片分类。网络结构包括三层卷积层（Conv）和两个全连接层，代码如下：

import相关库：

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

确定训练集和测试集：

mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot = True)trX,trY,teX,teY = mnist.train.images,mnist.train.labels,mnist.test.images,mnist.test.labelstrX = trX.reshape(-1,28,28,1)teX = teX.reshape(-1,28,28,1)X = tf.placeholder("float",[None,28,28,1])Y = tf.placeholder("float",[None,10])

初始化权重函数：

def init_weights(shape):return tf.Variable(tf.random_normal(shape,stddev=0.1))w = init_weights([3,3,1,32])w2 = init_weights([3,3,32,64])w3 = init_weights([3,3,64,128])w4 = init_weights([128*4*4,625])w_o = init_weights([625,10])

定义网络结构：

def model(X,w,w2,w3,w4,w_o,p_keep_conv,p_keep_hidden):l1a = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(X,w,strides = [1,1,1,1],padding = "SAME"))l1 = tf.nn.max_pool(l1a,ksize = [1,2,2,1],strides = [1,2,2,1],padding = "SAME")l1 = tf.nn.dropout(l1,p_keep_conv)l2a = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(l1,w2,strides = [1,1,1,1],padding = "SAME"))l2 = tf.nn.max_pool(l2a,ksize = [1,2,2,1],strides = [1,2,2,1],padding = "SAME")l2 = tf.nn.dropout(l2,p_keep_conv)l3a = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(l2,w3,strides = [1,1,1,1],padding = "SAME"))l3 = tf.nn.max_pool(l3a,ksize = [1,2,2,1],strides = [1,2,2,1],padding = "SAME")l3 = tf.reshape(l3,[-1,w4.get_shape().as_list()[0]])l3 = tf.nn.dropout(l3,p_keep_conv)l4 = tf.nn.relu(tf.matmul(l3,w4))l4 = tf.nn.dropout(l4,p_keep_hidden)#output layerpyx = tf.matmul(l4,w_o)return pyxp_keep_conv = tf.placeholder("float")p_keep_hidden = tf.placeholder("float")py_x = model(X,w,w2,w3,w4,w_o,p_keep_conv,p_keep_hidden)cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = py_x,labels = Y))train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001,0.9).minimize(cost)predict_op = tf.argmax(py_x,1)

设置session并run：

batch_size = 128test_size = 256with tf.Session() as sess:tf.global_variables_initializer().run()for i in range(1000):training_batch = zip(range(0,len(trX),batch_size), range(batch_size,len(trX)+1,batch_size))for start,end in training_batch:sess.run(train_op,feed_dict = {X:trX[start:end],Y:trY[start:end],p_keep_conv:0.8,p_keep_hidden:0.5})test_indices = np.arange(len(teX))np.random.shuffle(test_indices)test_indices = test_indices[0:test_size]print(i,np.mean(np.argmax(teY[test_indices],axis = 1) == sess.run(predict_op,feed_dict = {X:teX[test_indices],p_keep_conv:1.0,p_keep_hidden:1.0})))

注：系统环境：Mac os

                         Python3.6

                         TensorFlow1.1.0