卷积神经网络实现数字识别

写在前面

本文将会展示一个简单的卷积神经网络，它是 Conv2D 层和 MaxPooling2D 层的堆叠，接下来你就会知道这些层的作用

实例化一个小型的卷积神经网络

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 3)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

重要的是，卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels) 的输入张量（不包括批量维度）。本例中设置卷积神经网络处理大小为 (28, 28, 1) 的输入张量， 这正是 MNIST 图像的格式。我们向第一层传入参数 input_shape=(28, 28, 1) 来完成此设置。 我们来看一下目前卷积神经网络的架构。

model.summary()

可以看到，每个 Conv2D 层和 MaxPooling2D 层的输出都是一个形状为 (height, width, channels) 的3D 张量。宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小。通道数量由传 入 Conv2D 层的第一个参数所控制（32 或64）。

下一步是将最后的输出张量［大小为 (3, 3, 64)］输入到一个密集连接分类器网络中， 即 Dense 层的堆叠，你已经很熟悉了。这些分类器可以处理 1D 向量，而当前的输出是 3D 张量。 首先，我们需要将 3D 输出展平为 1D，然后在上面添加几个 Dense 层。

model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

我们将进行10类别分类，最后一层使用带10个输出的softmax激活。现在网络的架构如下。

如你所见，在进入两个 Dense 层之前，形状 (3, 3, 64) 的输出被展平为形状 (576,) 的 向量。

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

model.compile(optimizer='rmsprop',
        loss='categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

我们在测试数据上对模型进行评估。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(test_acc)

章密集连接网络的测试精度为97.8%，但这个简单卷积神经网络的测试精度达到了 99.3%，我们将错误率降低了 68%（相对比例）。相当不错！ 与密集连接模型相比，为什么这个简单卷积神经网络的效果这么好？要回答这个问题，我们来深入了解 Conv2D 层和 MaxPooling2D 层的作用。

完整代码

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import models
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.astype('float32') / 255

train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 3)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='rmsprop',
        loss='categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print(test_acc)