Keras 搭建图片分类 CNN （卷积神经网络）

1. 导入keras

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

2. Conv2D

构建卷积层。用于从输入的高维数组中提取特征。卷积层的每个过滤器就是一个特征映射，用于提取某一个特征，过滤器的数量决定了卷积层输出特征个数，或者输出深度。因此，图片等高维数据每经过一个卷积层，深度都会增加，并且等于过滤器的数量。

Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding, activation=‘relu’, input_shape)

• filters: 过滤器数量
• kernel_size: 指定（方形）卷积窗口的高和宽的数字
• strides: 卷积步长, 默认为 1
• padding: 卷积如何处理边缘。选项包括 ‘valid’ 和 ‘same’。默认为 ‘valid’
• activation: 激活函数，通常设为 relu。如果未指定任何值，则不应用任何激活函数。强烈建议你向网络中的每个卷积层添加一个 ReLU 激活函数
• input_shape: 指定输入层的高度，宽度和深度的元组。当卷积层作为模型第一层时，必须提供此参数，否则不需要

示例1：构建一个CNN，输入层接受的是 $200\times 200$ 像素的灰度图片；输入层后面是卷积层，具有 16 个过滤器，宽高分别为 2；在进行卷积操作时，我希望过滤器每次跳转 2 个像素。并且，不希望过滤器超出图片界限之外，就是说，不用0填充图片。

Conv2D(filters=16, kernel_size=2, strides=2, activation='relu', input_shape=(200, 200, 1))

示例2：在示例1卷积层后再增加一层卷积层。新的卷积层有 32 个过滤器，每个的宽高都是 3。在进行卷积操作时，希望过滤器每次移动1个像素。并且希望卷积层查看上一层级的所有区域，因此，不介意在进行卷积操作时是否超过上一层级的边缘。

Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')

示例3：简化写法。创建具有 64 个过滤器，每个的过滤器大小是 $2\times 2$。层级具有 ReLU 激活函数。卷积操作每次移动一个像素。并且丢弃边缘像素。

Conv2D(64, (2,2), activation='relu')

3. MaxPooling2D

构建最大池化层。如果说，卷积层通过过滤器从高维数据中提取特征，增加了输出的深度（特征数），那么，最大池化层的作用是降低输出维度（宽高）。在 CNN 架构中，最大池化层通常出现在卷积层后，后面接着下一个卷积层，交替出现，结果是，输入的高维数组，深度逐次增加，而维度逐次降低。最终，高维的空间信息，逐渐转换成 1 维的特征向量，然后连接全联接层或其他分类算法，得到模型输出。

MaxPooling2D(pool_size, strides, padding)

• pool_size: 指定池化窗口高度和宽度的数字
• strides: 垂直和水平 stride。如果不指定任何值，则 strides 默认为 pool_size
• padding: 选项包括 valid 和 same。如果不指定任何值，则 padding 设为 valid

示例：在卷积层后面添加最大池化层，降低卷积层的维度。假设卷积层的大小是 (100, 100, 15)，希望最大池化层的大小为 (50, 50, 15)。要实现这一点，可以在最大池化层中使用 2x2 窗口，stride 设为 2，代码如下：

MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2)

4. 构建图片分类 CNN

4.1 创建序列化模型

model = Sequential()

4.2 添加卷积层和最大池化层

这里分别添加了 3 层卷积层和 3 层最大池化层。卷积层的过滤器数量逐次增加，并且 padding 参数都为 same，strides 使用默认值 1，这意味着，卷积层不会改变图片的宽高，只会通过过滤器层层提取更多特征。而最大池化层，strides 默认和 pool_size 想等设置为 2，意味着，最大池化层每次都能将图片宽高压缩一半。

需要注意的两个地方：

• 模型第一层卷积层接受输入，因此需要设置一个 input_shape 参数指定输入维度。这里设置的 (32, 32, 3) ，表示输入图片需要是宽高为 32 像素的 RGB 彩色图片。第一层之后的层都不需要设置 input_shape, 因为,模型会自动将前一层的输出 shape 作为 后一层的输入 shape。
• 由于，我们习惯使得卷积层不改变维度，而让最大池化层每次将维度缩小一般，即宽高都除以 2，为了能一直整除，最好将输入 shape 设置为 2 的整数幂，如下本文设置为 $2^5=32$。

model.add(Conv2D(filters=16, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))

model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=2, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))

model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=2, padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))

4.3 扁平层

模型输入 shape 为 (32, 32, 3) ，经过前面的卷积和最大池化，可以得到现在的输出宽高为 $32÷2÷2÷2=4$，深度为最后一层卷积层过滤器数量 64，因此，输出 shape 为 (4, 4, 64)。扁平层的作用将这个多维数组（行业术语叫张量），转换为相同数量 1 维向量, 因此，向量的长度为 $4\times 4\times 64=1024$。

model.add(Flatten())

4.4 全联接层分类输出

正如前文所说，卷积层和最大池化层组合使用，从二维的图片中提取特征，将空间信息解构为特征向量后，就可以连接分类器，进而得到模型预测输出。这里分类器采用的是两个全联接层，最后一层全联接层也是输出层，采用了 softmax 作为激活层，因此，输出长度为 10 的向量，对应 10 个分类的预测概率值。

model.add(Dense(500, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

4.5 查看完整模型的架构

到此为止，我们已经完成了一个非常简单，却非常完整的用于图像分类的卷积神经网络(CNN)的架构设计。我们可以通过模型的 summary() 方法一览整个模型，确保模型架构符合自己的预期。summary() 方法会将模型每一层的参数个数，以及整个模型参数总数和可以训练参数个数显示出来，帮助我们非常便捷地掌握模型的复杂程度。可以看到，我们这个模型的一共有 528,054 个参数。信心的读者，还会发现，只有卷积层和全连接层有参数，而且全连接层的参数个数远远超过卷积层。事实上，这也揭露一个事实，相对于全联接，卷积层是局部连接的，它的参数个数也是可以通过卷积层传入的参数计算出来的。关于参数个数的计算实际很简单，但不是本文的重点，感兴趣的读者可以自行百度一下，或关注笔者博客后续更新。

model.summary()

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_4 (Conv2D)            (None, 32, 32, 16)        208       
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 16, 16, 16)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_5 (Conv2D)            (None, 16, 16, 32)        2080      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 8, 8, 32)          0         
_________________________________________________________________
conv2d_6 (Conv2D)            (None, 8, 8, 64)          8256      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 64)          0         
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 1024)              0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 500)               512500    
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 10)                5010      
=================================================================
Total params: 528,054
Trainable params: 528,054
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

5. 突破性的CNN架构

5.1 AlexNet

2012 年，由多伦多大学的团队开发。使用当时最强大的 GPU 在一周内训练完该网络。AlexNet 使用了 ReLU 激活函数和 dropout 层来避免过拟合这一方面走在了前沿。卷积层使用 $11\times 11$ 大窗口。

5.2 VGG

2014 年，由牛津大学的视觉几何组开发。VGG 有两个版本，VGG16 和 VGG19，分别有 16 个层级和19个层级。两个版本都非常简洁美观，由一个很长的 $3\times 3$ 卷积序列，穿插着 $2\times 2$ 的池化层，最后是 3 个全连接层。

5.3 ResNet

2015 年，由微软研究部门开发。ResNet 也具有不同版本，区别在于层级的数量，最大的网络具有破纪录的 152 个层级。

6. 结语

本文介绍了使用 Keras 用于图像分类的 CNN 架构设计方法，并进一步介绍3个著名的CNN架构。关于如何训练一个CNN，实现一个完整的图片分类模型，放在一篇文章，显得过于冗长，想了解更多，可关注笔者后续专栏。

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