4. 使用Keras-神经网络来进行MNIST手写数字分类

程序

• 导入库

import numpy as np
import keras

from keras.datasets import mnist # mnist数据集
from keras.utils import np_utils # kerass提供的工具包
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Activation
from keras.optimizers import SGD

• 加载数据集
  程序会去指定目录下（默认是： .kerasexamples） 查看是否有mnist.npz数据集。如果没有，则去 https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 进行下载的。不过目前好像要用梯子。所以可以参考以下博客，他们提供了百度网盘链接供下载。参考1、参考2

# 导入数据集
# dataset_path = 'C:UsersAdministrator.kerasdatasetsmnist.npz'
# (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data(path=dataset) # 不指定路径，则默认联网下载到userhome.kerasdatasetsmnist.npz
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

print('x_train:',x_train.shape) # (60000, 28, 28)
print('y_train:',y_train.shape) # (60000,)
print('x_test:',x_test.shape) # (10000, 28, 28)
print('y_test:',y_test.shape) # (10000,)

• 数据预处理

# 数据集预处理（不要多次运行）

# 将x_train(6000, 28, 28)->(6000, 784)->归一化
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], -1)/255.0
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], -1)/255.0
print('x_train:',x_train.shape)  # (60000, 784)

# 将label转成 one-hot 格式(代码不能多次执行，否则维数为增加)
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)
print('y_shape:',y_train.shape)  # (60000, 10)

• 建立模型+训练模型
  在compile时加入metrics = ['accuracy'] 来计算训练过程中的准确率。
  使用model.fit来训练模型。

# 建立模型
model = Sequential([
        Dense(units=10, input_dim=784, activation='softmax')  # softmax将输出转成概率
    ])

# 定义优化器
sgd = SGD(lr=0.2)

# 定义优化器，loss function，训练过程中计算准确率
model.compile(
    optimizer = sgd,
    loss = 'mse',
    metrics = ['accuracy'],
)

# 训练模型(与以前的for语句写的循环训练模型代码等价)
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10) # 一次训练32张图片，一个周期要训练60000/32次，共训练10个周期

# 评估模型(用测试集测试)
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

print("loss: ", loss)
print("accuracy: ", accuracy)

由于模型的约束，识别率只能达到91%左右。

优化一：损失函数：使用交叉熵替代均方差

loss = 'mse', 替换成 loss='categorical_crossentropy',

model = Sequential([
        Dense(units=10, input_dim=784,bias_initializer='one', activation='softmax')
    ])

sgd = SGD(lr=0.2)
model.compile(optimizer=sgd, 
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)
print('ntest loss',loss)
print('accuracy',accuracy)

优点：
迭代速度快
精确度提高

优化二：添加隐藏层（提高模型的复杂性，但容易过拟合），Dropout（预防过拟合）

只添加隐藏层：

# 创建模型（添加隐藏层，增加网络模型的复杂度）
model = Sequential([
        Dense(units=200,input_dim=784,bias_initializer='one',activation='tanh'),
        Dense(units=100,bias_initializer='one',activation='tanh'), #加入中间隐藏层
        Dense(units=10,bias_initializer='one',activation='softmax') # 最后输出层
    ])

# 定义优化器
sgd = SGD(lr=0.2)

# 定义优化器，loss function，训练过程中计算准确率
model.compile(
    optimizer = sgd,
    loss = 'categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'],
)

# 训练模型
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=10)

# 评估模型（测试集）
loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)
print('ntest loss',loss)
print('test accuracy',accuracy)

# 评估模型（训练集）
loss,accuracy = model.evaluate(x_train,y_train)
print('train loss',loss)
print('train accuracy',accuracy)

可以看到模型在训练集上表现极好，测试集上略差。表示模型存在过拟合现象（所以需要使用dropout）

添加隐藏层+Dropout层(需要导入库：from keras.layers import Dense,Dropout)

# 创建模型（添加隐藏层，增加网络模型的复杂度）
model = Sequential([
        Dense(units=200,input_dim=784,bias_initializer='one',activation='tanh'),
        Dropout(0.4),
        Dense(units=100,bias_initializer='one',activation='tanh'),
        Dropout(0.4),
        Dense(units=10,bias_initializer='one',activation='softmax')
    ])

# 定义优化器
sgd = SGD(lr=0.2)

# 定义优化器，loss function，训练过程中计算准确率
model.compile(
    optimizer = sgd,
    loss = 'categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'],
)

# 训练模型
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=10)

# 评估模型（测试集）
loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)
print('ntest loss',loss)
print('test accuracy',accuracy)

# 评估模型（训练集）
loss,accuracy = model.evaluate(x_train,y_train)
print('train loss',loss)
print('train accuracy',accuracy)

精确度下降是因为网络节点不再全连接的了，而是会忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），具体可以参考：神经网络之dropout层
还有一点就是，可以看到模型在训练集上的预测结果和测试集上的结果相差不大了，即一定程度上避免了过拟合现象

优化三：添加正则化项

导入库：from keras.regularizers import l2 # 引入 L2 正则项
正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。

# 创建模型
model = Sequential([
        # 添加了正则化项的模型
        Dense(units=200,input_dim=784,bias_initializer='one',activation='tanh',kernel_regularizer=l2(0.0003)),
        Dense(units=100,bias_initializer='one',activation='tanh',kernel_regularizer=l2(0.0003)),
        Dense(units=10,bias_initializer='one',activation='softmax',kernel_regularizer=l2(0.0003))
    ])

# 定义优化器
sgd = SGD(lr=0.2)

# 定义优化器，loss function，训练过程中计算准确率
model.compile(
    optimizer = sgd,
    loss = 'categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'],
)

# 训练模型
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=10)

# 评估模型
loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)
print('ntest loss',loss)
print('test accuracy',accuracy)

loss,accuracy = model.evaluate(x_train,y_train)
print('train loss',loss)
print('train accuracy',accuracy)

可以看到过拟合现象也不是特别严重，正则化项的应用要看具体情况而定

优化四：优化器的应用

引入库：from keras.optimizers import SGD,Adam
大多数情况下：adam比sgd效果要比较好，且优化速度比较快
下面程序在使用交叉熵后的代码上进行修改（使用adam替换sgd）的：

# 创建模型，输入784个神经元，输出10个神经元
model = Sequential([
        Dense(units=10,input_dim=784,bias_initializer='one',activation='softmax')
    ])

# 定义优化器
sgd = SGD(lr=0.2)
adam = Adam(lr=0.001)  # 定义adam优化器

# 定义优化器，loss function，训练过程中计算准确率
model.compile(
    optimizer = adam, # 使用Adam优化器
    loss = 'categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'],
)

# 训练模型
model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=10)

# 评估模型
loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test)

print('ntest loss',loss)
print('accuracy',accuracy)

其他优化。。。。。。

参考：

视频： 覃秉丰老师的“Keras入门”：http://www.ai-xlab.com/course/32
博客参考：https://www.cnblogs.com/XUEYEYU/tag/keras%E5%AD%A6%E4%B9%A0/

最后

以上就是沉默小熊猫为你收集整理的4. 使用Keras-神经网络来进行MNIST手写数字分类的全部内容，希望文章能够帮你解决4. 使用Keras-神经网络来进行MNIST手写数字分类所遇到的程序开发问题。

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