构建实用的卷积神经网络：CIFAR-10图像分类实战

### 构建实用的卷积神经网络：CIFAR - 10 图像分类实战 #### 1. 模型构建与优化 在构建卷积神经网络（CNN）时，需要考虑如何让模型对输入的变化更具鲁棒性。下面是一个模型构建的代码示例： ```python full4 = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs=full3, num_outputs=1024, activation_fn=tf.nn.relu) full4 = tf.nn.dropout(full4, keep_prob) full4 = tf.layers.batch_normalization(full4) out = tf.contrib.layers.fully_connected(inputs=full4, num_outputs=10, activation_fn=None) return out ``` 这个模型使用了两种优化技术：批量归一化（Batch Normalization）和随机失活（Dropout）。 - **批量归一化**：它是一个数学函数，确保每层学习到的参数更易于训练，并且不会过度拟合输入图像。输入图像通常已经进行了归一化处理（如转换为灰度图、除以图像均值等）。批量归一化可以简化训练过程，加速模型收敛到最优参数。在 TensorFlow 中，可以使用简单的实用函数来应用该技术。如果想了解更多关于批量归一化的信息，可以参考文章：http://mng.bz/yrxB。 - **随机失活**：其核心思想与数据增强类似，目的是让 CNN 学习到的参数对输入的不完美之处更具鲁棒性。在训练过程中，随机失活以概率 `(1 - keep_prob)` 随机关闭神经元，其中 `keep_prob` 是 `model()` 函数的第二个参数。这使得网络学习到更稳健的权重和参数，能够应对训练过程中的不完美或变化。 #### 2. 训练优化的 CIFAR - 10 CNN 在准备好精心策划的 CIFAR - 10 输入数据集，并完成数据增强、清理和归一化后，就可以使用 TensorFlow 进行训练了。构建 CNN 的优化步骤如下： |阶段|优化步骤| |----|----| |数据|数据增强、数据清理、精心策划的输入数据、平衡类别| |模型表示|更深的网络、随机失活、批量归一化、正则化、超参数调整、提前停止| 训练过程的设置如下： - 将 CIFAR 32 × 32 RGB 图像重新缩放为 24 × 24 灰度图。 - 使用 1000 个训练周期，学习率为 0.001。 - 以 30% 的概率随机失活神经元，使用 L2 正则化。 - 应用 AdamOptimizer 技术。 以下是设置训练过程的代码： ```python tf.reset_default_graph() names, data, labels = read_data('./cifar-10-batches-py') x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 24 * 24], name='input_x') y = tf.placeholder(tf.float32, [None, len(names)], name='output_y') keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob') epochs = 1000 keep_probability = 0.7 learning_rate = 0.001 model_op = model(x, keep_probability) model_ops = tf.identity(model_op, name='logits') beta = 0.1 weights = [conv1_filter, conv2_filter, conv3_filter, conv4_filter] regularizer = tf.nn.l2_loss(weights[0]) for w in range(1, len(weights)): regularizer = regularizer + tf.nn.l2_loss(weights[w]) cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=model_op, labels=y)) cost = tf.reduce_mean(cost + beta * regularizer) train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) correct_pred = tf.equal(tf.argmax(model_op, 1), tf.argmax(y, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32), name='accuracy') ``` 训练过程的 mermaid 流程图如下： ```mermaid graph LR A[读取数据] --> B[设置占位符] B --> C[定义超参数] C --> D[构建模型] D --> E[计算损失和正则化项] E --> F[定义优化器] F --> G[计算准确率] G --> H[开始训练] H --> I[保存模型] ``` #### 3. 执行深度 CNN 训练 以下是执行训练的代码： ```python config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as ```