keras实现常用深度学习模型

LeNet：基于渐变的学习应用于文档识别

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一些要点：

每个卷积层包含三个部分：卷积、池化和非线性激活函数
使用卷积提取空间特征
降采样（Subsample）的平均池化层（Average?Pooling）
双曲正切（Tanh）或S型（Sigmoid）的激活函数
MLP作为最后的分类器
层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度

#coding=utf-8  
from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense,Flatten  
from keras.layers.convolutional import Conv2D,MaxPooling2D  
from keras.utils.np_utils import to_categorical  
import numpy as np  
  
model = Sequential()  
model.add(Conv2D(32,(5,5),strides=(1,1),input_shape=(32,32,1),padding='valid',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Conv2D(64,(5,5),strides=(1,1),padding='valid',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Flatten())  
model.add(Dense(100,activation='relu'))  
model.add(Dense(10,activation='softmax'))  
model.compile(optimizer='sgd',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])  
model.summary()  
  
model.fit(train_x,train_y,validation_data=(valid_x,valid_y),batch_size=20,epochs=20,verbose=2)  
#[0.031825309940411217, 0.98979999780654904]  
print model.evaluate(test_x,test_y,batch_size=20,verbose=2)  

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AlexNet：具有深卷积神经网络的ImageNet分类

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AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexNet主要使用到的新技术点如下：

成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了，但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大。

训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。Dropout虽有单独的论文论述，但是AlexNet将其实用化，通过实践证实了它的效果。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。

在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化，AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果。并且AlexNet中提出让步长比池化核的尺寸小，这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖，提升了特征的丰富性。
提出了LRN层，对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。

使用CUDA加速深度卷积网络的训练，利用GPU强大的并行计算能力，处理神经网络训练时大量的矩阵运算。AlexNet使用了两块GTX?580?GPU进行训练，单个GTX?580只有3GB显存，这限制了可训练的网络的最大规模。因此作者将AlexNet分布在两个GPU上，在每个GPU的显存中储存一半的神经元的参数。

数据增强，随机地从256256的原始图像中截取224224大小的区域（以及水平翻转的镜像），相当于增加了(256224)2*2=2048倍的数据量。如果没有数据增强，仅靠原始的数据量，参数众多的CNN会陷入过拟合中，使用了数据增强后可以大大减轻过拟合，提升泛化能力。进行预测时，则是取图片的四个角加中间共5个位置，并进行左右翻转，一共获得10张图片，对他们进行预测并对10次结果求均值。

#coding=utf-8  
from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense,Flatten,Dropout  
from keras.layers.convolutional import Conv2D,MaxPooling2D  
from keras.utils.np_utils import to_categorical  
import numpy as np  
seed = 7  
np.random.seed(seed)  
  
model = Sequential()  
model.add(Conv2D(96,(11,11),strides=(4,4),input_shape=(227,227,3),padding='valid',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3,3),strides=(2,2)))  
model.add(Conv2D(256,(5,5),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3,3),strides=(2,2)))  
model.add(Conv2D(384,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(384,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(256,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3,3),strides=(2,2)))  
model.add(Flatten())  
model.add(Dense(4096,activation='relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(4096,activation='relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(1000,activation='softmax'))  
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])  
model.summary()  

image.png

VGGNet：用于大规模图像识别的非常深的卷积网络

image.png

#coding=utf-8  
from keras.models import Sequential  
from keras.layers import Dense,Flatten,Dropout  
from keras.layers.convolutional import Conv2D,MaxPooling2D  
import numpy as np  
seed = 7  
np.random.seed(seed)  

model = Sequential()  
model.add(Conv2D(64,(3,3),strides=(1,1),input_shape=(224,224,3),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(64,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Conv2D(128,(3,2),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(128,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Conv2D(256,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(256,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(256,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Conv2D(512,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(512,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(512,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Conv2D(512,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(512,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(Conv2D(512,(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu',kernel_initializer='uniform'))  
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))  
model.add(Flatten())  
model.add(Dense(4096,activation='relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(4096,activation='relu'))  
model.add(Dropout(0.5))  
model.add(Dense(1000,activation='softmax'))  
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])  
model.summary()

image.png

import keras
base_model = keras.applications.VGG16(include_top=False,weights='imagenet',input_shape=(224,224,3))
base_model.summary()

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GoogLeNet Inception V1