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  Keras - 卷积神经网络

  • 简述

    让我们将模型从 MPL 修改为卷积神经网络 (CNN)，以解决我们之前的数字识别问题。
    CNN 可以表示如下 -
    卷积神经网络
    该模型的核心特征如下 -
    • 输入层由 (1, 8, 28) 值组成。
    • 第一层，Conv2D由 32 个过滤器和内核大小为 (3,3) 的“relu”激活函数组成。
    • 第二层，Conv2D由 64 个过滤器和内核大小为 (3,3) 的“relu”激活函数组成。
    • 第三层，MaxPooling的池大小为 (2, 2)。
    • 第五层，Flatten用于将其所有输入展平为一维。
    • 第六层，Dense由 128 个神经元和“relu”激活函数组成。
    • 第七层，Dropout的值为 0.5。
    • 第八层也是最后一层由 10 个神经元和“softmax”激活函数组成。
    • 使用categorical_crossentropy作为损失函数。
    • 使用Adadelta()作为优化器。
    • 使用准确性作为指标。
    • 使用 128 作为批量大小。
    • 使用 20 作为 epoch。
    第 1 步 - 导入模块
    让我们导入必要的模块。 
    

import keras 

from keras.datasets import mnist 

from keras.models import Sequential 

from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten 

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D 

from keras import backend as K 

import numpy as np
    第 2 步 - 加载数据
    让我们导入 mnist 数据集。 
    

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
    第 3 步 - 处理数据
    让我们根据我们的模型更改数据集，以便将其输入到我们的模型中。 
    

img_rows, img_cols = 28, 28 



if K.image_data_format() == 'channels_first': 

   x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) 

   x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) 

   input_shape = (1, img_rows, img_cols) 

else: 

   x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1) 

   x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1) 

   input_shape = (img_rows, img_cols, 1) 

   

x_train = x_train.astype('float32') 

x_test = x_test.astype('float32') 

x_train /= 255 

x_test /= 255 



y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10) 

y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
    数据处理与 MPL 模型类似，只是输入数据的形状和图像格式配置不同。
    第 4 步 - 创建模型
    让我们创建一个实际的模型。 
    

model = Sequential() 

model.add(Conv2D(32, kernel_size = (3, 3),  

   activation = 'relu', input_shape = input_shape)) 

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu')) 

model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2))) 

model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) 

model.add(Dense(128, activation = 'relu')) 

model.add(Dropout(0.5)) 

model.add(Dense(10, activation = 'softmax'))
    第 5 步 - 编译模型
    让我们使用选定的损失函数、优化器和指标来编译模型。 
    

model.compile(loss = keras.losses.categorical_crossentropy, 

   optimizer = keras.optimizers.Adadelta(), metrics = ['accuracy'])
    第 6 步 - 训练模型
    让我们使用fit()方法训练模型。 
    

model.fit(

   x_train, y_train, 

   batch_size = 128, 

   epochs = 12, 

   verbose = 1, 

   validation_data = (x_test, y_test)

)
    执行应用程序将输出以下信息 - 
    

Train on 60000 samples, validate on 10000 samples Epoch 1/12 

60000/60000 [==============================] - 84s 1ms/step - loss: 0.2687 

- acc: 0.9173 - val_loss: 0.0549 - val_acc: 0.9827 Epoch 2/12 

60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0899 

- acc: 0.9737 - val_loss: 0.0452 - val_acc: 0.9845 Epoch 3/12 

60000/60000 [==============================] - 83s 1ms/step - loss: 0.0666 

- acc: 0.9804 - val_loss: 0.0362 - val_acc: 0.9879 Epoch 4/12 

60000/60000 [==============================] - 81s 1ms/step - loss: 0.0564 

- acc: 0.9830 - val_loss: 0.0336 - val_acc: 0.9890 Epoch 5/12 

60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0472 

- acc: 0.9861 - val_loss: 0.0312 - val_acc: 0.9901 Epoch 6/12 

60000/60000 [==============================] - 83s 1ms/step - loss: 0.0414 

- acc: 0.9877 - val_loss: 0.0306 - val_acc: 0.9902 Epoch 7/12 

60000/60000 [==============================] - 89s 1ms/step - loss: 0.0375 

-acc: 0.9883 - val_loss: 0.0281 - val_acc: 0.9906 Epoch 8/12 

60000/60000 [==============================] - 91s 2ms/step - loss: 0.0339 

- acc: 0.9893 - val_loss: 0.0280 - val_acc: 0.9912 Epoch 9/12 

60000/60000 [==============================] - 89s 1ms/step - loss: 0.0325 

- acc: 0.9901 - val_loss: 0.0260 - val_acc: 0.9909 Epoch 10/12 

60000/60000 [==============================] - 89s 1ms/step - loss: 0.0284 

- acc: 0.9910 - val_loss: 0.0250 - val_acc: 0.9919 Epoch 11/12 

60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0287 

- acc: 0.9907 - val_loss: 0.0264 - val_acc: 0.9916 Epoch 12/12 

60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0265 

- acc: 0.9920 - val_loss: 0.0249 - val_acc: 0.9922
    第 7 步 - 评估模型
    让我们使用测试数据评估模型。 
    

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose = 0) 



print('Test loss:', score[0]) 

print('Test accuracy:', score[1])
    执行上述代码将输出以下信息 - 
    

Test loss: 0.024936060590433316 

Test accuracy: 0.9922
    测试准确率为99.22%。我们创建了一个最佳模型来识别手写数字。
    第 8 步 - 预测
    最后，从图像中预测数字如下 - 
    

pred = model.predict(x_test) 

pred = np.argmax(pred, axis = 1)[:5] 

label = np.argmax(y_test,axis = 1)[:5] 



print(pred) 

print(label)
    上述应用程序的输出如下 - 
    

[7 2 1 0 4] 

[7 2 1 0 4]
    两个数组的输出是相同的，这表明我们的模型正确地预测了前五张图像。
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