NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类
目录
深入研究鸢尾花数据集
4.5 实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类
4.5.1 小批量梯度下降法
4.5.1.1 数据分组
4.5.2 数据处理
4.5.2.2 用DataLoader进行封装
4.5.3 模型构建
4.5.4 完善Runner类
4.5.5 模型训练
4.5.6 模型评价
4.5.7 模型预测
思考题
1. 对比Softmax分类和前馈神经网络分类。（必做）
2. 自定义隐藏层层数和每个隐藏层中的神经元个数，尝试找到最优超参数完成多分类。（选做）
3. 对比SVM与FNN分类效果，谈谈自己看法。（选做）
4. 尝试基于MNIST手写数字识别数据集，设计合适的前馈神经网络进行实验，并取得95%以上的准确率。（选做）
思维导图
深入研究鸢尾花数据集
画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Perceptron
"""自定义感知机模型"""
# 数据线性可分，二分类数据
# 此处为一元一次线性方程
class Model:
def __init__(self):
# 创建指定形状的数组，数组元素以 1 来填充
self.w = np.ones(len(data[0]) - 1, dtype=np.float32)
self.b = 0 # 初始w/b的值
self.l_rate = 0.1
# self.data = data
def sign(self, x, w, b):
y = np.dot(x, w) + b # 求w，b的值
# Numpy中dot()函数主要功能有两个：向量点积和矩阵乘法。
# 格式：x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) ———x是m*n 矩阵 ，y是n*m矩阵，则x.dot(y) 得到m*m矩阵
return y
# 随机梯度下降法
# 随机梯度下降法（SGD），随机抽取一个误分类点使其梯度下降。根据损失函数的梯度，对w，b进行更新
def fit(self, X_train, y_train): # 将参数拟合 X_train数据集矩阵 y_train特征向量
is_wrong = False
# 误分类点的意思就是开始的时候，超平面并没有正确划分，做了错误分类的数据。
while not is_wrong:
wrong_count = 0 # 误分为0，就不用循环，得到w，b
for d in range(len(X_train)):
X = X_train[d]
y = y_train[d]
if y * self.sign(X, self.w, self.b) <= 0:
# 如果某个样本出现分类错误，即位于分离超平面的错误侧，则调整参数，使分离超平面开始移动，直至误分类点被正确分类。
self.w = self.w + self.l_rate * np.dot(y, X) # 调整w和b
self.b = self.b + self.l_rate * y
wrong_count += 1
if wrong_count == 0:
is_wrong = True
return 'Perceptron Model!'
# 得分
def score(self):
pass
# 导入数据集
df = pd.read_csv('Iris.csv', usecols=[1, 2, 3, 4, 5])
# pandas打印表格信息
# print(df.info())
# pandas查看数据集的头5条记录
# print(df.head())
"""绘制训练集基本散点图，便于人工分析，观察数据集的线性可分性"""
# 表示绘制图形的画板尺寸为8*5
plt.figure(figsize=(8, 5))
# 散点图的x坐标、y坐标、标签
plt.scatter(df[:50]['SepalLengthCm'], df[:50]['SepalWidthCm'], label='Iris-setosa')
plt.scatter(df[50:100]['SepalLengthCm'], df[50:100]['SepalWidthCm'], label='Iris-versicolor')
plt.scatter(df[100:150]['SepalLengthCm'], df[100:150]['SepalWidthCm'], label='Iris-virginica')
plt.xlabel('SepalLengthCm')
plt.ylabel('SepalWidthCm')
# 添加标题 '鸢尾花萼片的长度与宽度的散点分布'
plt.title('Scattered distribution of length and width of iris sepals.')
# 显示标签
plt.legend()
plt.show()
# 取前100条数据中的：前2个特征+标签，便于训练
data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
# 数据类型转换，为了后面的数学计算
X, y = data[:, :-1], data[:, -1]
y = np.array([1 if i == 'Iris-setosa' else -1 for i in y])
"""自定义感知机模型,开始训练"""
perceptron = Model()
perceptron.fit(X, y)
# 最终参数
print(perceptron.w, perceptron.b)
# 绘图
x_points = np.linspace(4, 7, 10)
y_ = -(perceptron.w[0] * x_points + perceptron.b) / perceptron.w[1]
plt.plot(x_points, y_)
plt.scatter(df[:50]['SepalLengthCm'], df[:50]['SepalWidthCm'], label='Iris-setosa')
plt.scatter(df[50:100]['SepalLengthCm'], df[50:100]['SepalWidthCm'], label='Iris-versicolor')
plt.xlabel('SepalLengthCm')
plt.ylabel('SepalWidthCm')
# 添加标题 '自定义感知机模型训练结果'
plt.title('Training results of Custom perceptron model.')
plt.legend()
plt.show()
"""sklearn感知机模型,开始训练"""
# 使用训练数据进行训练
clf = Perceptron()
# 得到训练结果，权重矩阵
clf.fit(X, y)
# Weights assigned to the features.输出特征权重矩阵
# print(clf.coef_)
# 超平面的截距 Constants in decision function.
# print(clf.intercept_)
# 对测试集预测
# print(clf.predict([[6.0, 4.0]]))
# 对训练集评分
# print(clf.score(X, y))
# 绘图
x_points = np.linspace(4, 7, 10)
y_ = -(clf.coef_[0][0] * x_points + clf.intercept_[0]) / clf.coef_[0][1]
plt.plot(x_points, y_)
plt.scatter(df[:50]['SepalLengthCm'], df[:50]['SepalWidthCm'], label='Iris-setosa')
plt.scatter(df[50:100]['SepalLengthCm'], df[50:100]['SepalWidthCm'], label='Iris-versicolor')
plt.xlabel('SepalLengthCm')
plt.ylabel('SepalWidthCm')
# 添加标题 'sklearn感知机模型训练结果'
plt.title('Training results of sklearn perceptron model.')
plt.legend()
plt.show()
4.5 实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类
继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softmax分类器替换为前馈神经网络。
- 损失函数：交叉熵损失；
- 优化器：随机梯度下降法；
- 评价指标：准确率。
4.5.1 小批量梯度下降法
在梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD）。 批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和。当训练集中的样本数量NN很大时，空间复杂度比较高，每次迭代的计算开销也很大。
为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分样本，计算在这组样本上损失函数的梯度并更新参数，这种优化方式称为小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent，Mini-Batch GD）
第
次迭代时，随机选取一个包含
个样本的子集
，计算这个子集上每个样本损失函数的梯度并进行平均，然后再进行参数更新
其中为批量大小(Batch Size)。通常不会设置很大，一般在1∼100之间。在实际应用中为了提高计算效率，通常设置为2的幂
在实际应用中，小批量随机梯度下降法有收敛快、计算开销小的优点，因此逐渐成为大规模的机器学习中的主要优化算法。
此外，随机梯度下降相当于在批量梯度下降的梯度上引入了随机噪声。在非凸优化问题中，随机梯度下降更容易逃离局部最优点。
小批量随机梯度下降法的训练过程如下：
4.5.1.1 数据分组
为了小批量梯度下降法，我们需要对数据进行随机分组。目前，机器学习中通常做法是构建一个数据迭代器，每个迭代过程中从全部数据集中获取一批指定数量的数据
数据迭代器的实现原理如下图所示：
- 首先，将数据集封装为Dataset类，传入一组索引值，根据索引从数据集合中获取数据；
- 其次，构建DataLoader类，需要指定数据批量的大小和是否需要对数据进行乱序，通过该类即可批量获取数据。
在实践过程中，通常使用进行参数优化。在飞桨中，使用paddle.io.DataLoader加载minibatch的数据，paddle.io.DataLoader API可以生成一个迭代器，其中通过设置batch_size参数来指定minibatch的长度，通过设置shuffle参数为True，可以在生成minibatch的索引列表时将索引顺序打乱。
4.5.2 数据处理
构造IrisDataset类进行数据读取，继承自paddle.io.Dataset类。paddle.io.Dataset是用来封装 Dataset的方法和行为的抽象类，通过一个索引获取指定的样本，同时对该样本进行数据处理。当继承paddle.io.Dataset来定义数据读取类时，实现如下方法：
__getitem__：根据给定索引获取数据集中指定样本，并对样本进行数据处理；__len__：返回数据集样本个数。
import copy
import numpy as np
import torch
from sklearn.datasets import load_iris
#加载数据集
def load_data(shuffle=True):
"""
加载鸢尾花数据
输入：
- shuffle：是否打乱数据，数据类型为bool
输出：
- X：特征数据，shape=[150,4]
- y：标签数据, shape=[150,3]
"""
#加载原始数据
X = np.array(load_iris().data, dtype=np.float32)
y = np.array(load_iris().target, dtype=np.int64)
X = torch.tensor(X)
y = torch.tensor(y)
#数据归一化
X_min = torch.amin(X, dim=0)
X_max = torch.amax(X, dim=0)
X = (X-X_min) / (X_max-X_min)
#如果shuffle为True，随机打乱数据
if shuffle:
idx = torch.randperm(X.shape[0])
X_new = copy.deepcopy(X)
y_new = copy.deepcopy(y)
for i in range(X.shape[0]):
X_new[i] = X[idx[i]]
y_new[i] = y[idx[i]]
X = X_new
y = y_new
return X, y
class IrisDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, mode='train', num_train=120, num_dev=15):
super(IrisDataset, self).__init__()
# 调用第三章中的数据读取函数，其中不需要将标签转成one-hot类型
X, y = load_data(shuffle=True)
if mode == 'train':
self.X, self.y = X[:num_train], y[:num_train]
elif mode == 'dev':
self.X, self.y = X[num_train:num_train + num_dev], y[num_train:num_train + num_dev]
else:
self.X, self.y = X[num_train + num_dev:], y[num_train + num_dev:]
def __getitem__(self, idx):
return self.X[idx], self.y[idx]
def __len__(self):
return len(self.y)
torch.manual_seed(12)
train_dataset = IrisDataset(mode='train')
dev_dataset = IrisDataset(mode='dev')
test_dataset = IrisDataset(mode='test')
# 打印训练集长度
print ("length of train set: ", len(train_dataset))
4.5.2.2 用DataLoader进行封装
# 批量大小
batch_size = 16
# 加载数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
dev_loader = torch.utils.data.DataLoader(dev_dataset, batch_size=batch_size)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size)
4.5.3 模型构建
构建一个简单的前馈神经网络进行鸢尾花分类实验。输入层神经元个数为4，输出层神经元个数为3，隐含层神经元个数为6。
import torch.nn as nn
from torch.nn.init import constant_, normal_, uniform_
# 定义前馈神经网络
class Model_MLP_L2_V3(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size):
super(Model_MLP_L2_V3, self).__init__()
# 构建第一个全连接层
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
normal_(self.fc1.weight, mean=0.0, std=0.01)
constant_(self.fc1.bias, val=1.0)
# 构建第二全连接层
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
normal_(self.fc2.weight, mean=0.0, std=0.01)
constant_(self.fc2.bias, val=1.0)
# 定义网络使用的激活函数
self.act = nn.Sigmoid()
def forward(self, inputs):
outputs = self.fc1(inputs)
outputs = self.act(outputs)
outputs = self.fc2(outputs)
return outputs
fnn_model = Model_MLP_L2_V3(input_size=4, output_size=3, hidden_size=6)4.5.4 完善Runner类
基于RunnerV2类进行完善实现了RunnerV3类。其中训练过程使用自动梯度计算，使用DataLoader加载批量数据，使用随机梯度下降法进行参数优化；模型保存时，使用state_dict方法获取模型参数；模型加载时，使用set_state_dict方法加载模型参数.
由于这里使用随机梯度下降法对参数优化，所以数据以批次的形式输入到模型中进行训练，那么评价指标计算也是分别在每个批次进行的，要想获得每个epoch整体的评价结果，需要对历史评价结果进行累积。这里定义Accuracy类实现该功能。
import torch
class Accuracy():
def __init__(self, is_logist=True):
"""
输入：
- is_logist: outputs是logist还是激活后的值
"""
# 用于统计正确的样本个数
self.num_correct = 0
# 用于统计样本的总数
self.num_count = 0
self.is_logist = is_logist
def update(self, outputs, labels):
"""
输入：
- outputs: 预测值, shape=[N,class_num]
- labels: 标签值, shape=[N,1]
"""
# 判断是二分类任务还是多分类任务，shape[1]=1时为二分类任务，shape[1]>1时为多分类任务
if outputs.shape[1] == 1: # 二分类
outputs = torch.squeeze(outputs, dim=-1)
if self.is_logist:
# logist判断是否大于0
preds = torch.tensor((outputs >= 0), dtype=torch.float32)
else:
# 如果不是logist，判断每个概率值是否大于0.5，当大于0.5时，类别为1，否则类别为0
preds = torch.tensor((outputs >= 0.5), dtype=torch.float32)
else:
# 多分类时，使用'paddle.argmax'计算最大元素索引作为类别
preds = torch.argmax(outputs, dim=1)
preds = torch.tensor(preds, dtype=torch.int64)
# 获取本批数据中预测正确的样本个数
labels = torch.squeeze(labels, dim=-1)
batch_correct = torch.sum(torch.tensor(preds == labels, dtype=torch.float32)).numpy()
batch_count = len(labels)
# 更新num_correct 和 num_count
self.num_correct += batch_correct
self.num_count += batch_count
def accumulate(self):
# 使用累计的数据，计算总的指标
if self.num_count == 0:
return 0
return self.num_correct / self.num_count
def reset(self):
# 重置正确的数目和总数
self.num_correct = 0
self.num_count = 0
def name(self):
return "Accuracy"
RunnerV3类的代码实现如下：
class RunnerV3(object):
def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric, **kwargs):
self.model = model
self.optimizer = optimizer
self.loss_fn = loss_fn
self.metric = metric # 只用于计算评价指标
# 记录训练过程中的评价指标变化情况
self.dev_scores = []
# 记录训练过程中的损失函数变化情况
self.train_epoch_losses = [] # 一个epoch记录一次loss
self.train_step_losses = [] # 一个step记录一次loss
self.dev_losses = []
# 记录全局最优指标
self.best_score = 0
def train(self, train_loader, dev_loader=None, **kwargs):
# 将模型切换为训练模式
self.model.train()
# 传入训练轮数，如果没有传入值则默认为0
num_epochs = kwargs.get("num_epochs", 0)
# 传入log打印频率，如果没有传入值则默认为100
log_steps = kwargs.get("log_steps", 100)
# 评价频率
eval_steps = kwargs.get("eval_steps", 0)
# 传入模型保存路径，如果没有传入值则默认为"best_model.pdparams"
save_path = kwargs.get("save_path", "best_model.pdparams")
custom_print_log = kwargs.get("custom_print_log", None)
# 训练总的步数
num_training_steps = num_epochs * len(train_loader)
if eval_steps:
if self.metric is None:
raise RuntimeError('Error: Metric can not be None!')
if dev_loader is None:
raise RuntimeError('Error: dev_loader can not be None!')
# 运行的step数目
global_step = 0
# 进行num_epochs轮训练
for epoch in range(num_epochs):
# 用于统计训练集的损失
total_loss = 0
for step, data in enumerate(train_loader):
X, y = data
# 获取模型预测
logits = self.model(X)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.int64)
loss = self.loss_fn(logits, y) # 默认求mean
total_loss += loss
# 训练过程中，每个step的loss进行保存
self.train_step_losses.append((global_step, loss.item()))
if log_steps and global_step % log_steps == 0:
print(
f"[Train] epoch: {epoch}/{num_epochs}, step: {global_step}/{num_training_steps}, loss: {loss.item():.5f}")
# 梯度反向传播，计算每个参数的梯度值
loss.backward()
if custom_print_log:
custom_print_log(self)
# 小批量梯度下降进行参数更新
self.optimizer.step()
# 梯度归零
self.optimizer.zero_grad()
# 判断是否需要评价
if eval_steps > 0 and global_step > 0 and \
(global_step % eval_steps == 0 or global_step == (num_training_steps - 1)):
dev_score, dev_loss = self.evaluate(dev_loader, global_step=global_step)
print(f"[Evaluate] dev score: {dev_score:.5f}, dev loss: {dev_loss:.5f}")
# 将模型切换为训练模式
self.model.train()
# 如果当前指标为最优指标，保存该模型
if dev_score > self.best_score:
self.save_model(save_path)
print(
f"[Evaluate] best accuracy performence has been updated: {self.best_score:.5f} --> {dev_score:.5f}")
self.best_score = dev_score
global_step += 1
# 当前epoch 训练loss累计值
trn_loss = (total_loss / len(train_loader)).item()
# epoch粒度的训练loss保存
self.train_epoch_losses.append(trn_loss)
print("[Train] Training done!")
# 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
@torch.no_grad()
def evaluate(self, dev_loader, **kwargs):
assert self.metric is not None
# 将模型设置为评估模式
self.model.eval()
global_step = kwargs.get("global_step", -1)
# 用于统计训练集的损失
total_loss = 0
# 重置评价
self.metric.reset()
# 遍历验证集每个批次
for batch_id, data in enumerate(dev_loader):
X, y = data
# 计算模型输出
logits = self.model(X)
y = torch.tensor(y, dtype=torch.int64)
# 计算损失函数
loss = self.loss_fn(logits, y).item()
# 累积损失
total_loss += loss
# 累积评价
self.metric.update(logits, y)
dev_loss = (total_loss / len(dev_loader))
dev_score = self.metric.accumulate()
# 记录验证集loss
if global_step != -1:
self.dev_losses.append((global_step, dev_loss))
self.dev_scores.append(dev_score)
return dev_score, dev_loss
# 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
@torch.no_grad()
def predict(self, x, **kwargs):
# 将模型设置为评估模式
self.model.eval()
# 运行模型前向计算，得到预测值
logits = self.model(x)
return logits
def save_model(self, save_path):
torch.save(self.model.state_dict(), save_path)
def load_model(self, model_path):
model_state_dict = torch.load(model_path)
self.model.set_state_dict(model_state_dict)4.5.5 模型训练
实例化RunnerV3类，并传入训练配置，代码实现如下：
import torch.optim as opt
import torch.nn.functional as F
lr = 0.2
# 定义网络
model = fnn_model
# 定义优化器
optimizer = opt.SGD(lr=lr, params=model.parameters())
# 定义损失函数。softmax+交叉熵
loss_fn = F.cross_entropy
# 定义评价指标
metric = Accuracy(is_logist=True)
runner = RunnerV3(model, optimizer, loss_fn, metric)
使用训练集和验证集进行模型训练，共训练150个epoch。在实验中，保存准确率最高的模型作为最佳模型。代码实现如下：
# 启动训练
log_steps = 100
eval_steps = 50
runner.train(train_loader, dev_loader, num_epochs=150, log_steps=log_steps, eval_steps=eval_steps, save_path="best_model.pdparams")
[Train] epoch: 0/150, step: 0/1200, loss: 1.09898
[Evaluate] dev score: 0.33333, dev loss: 1.09582
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.00000 --> 0.33333
[Train] epoch: 12/150, step: 100/1200, loss: 1.13891
[Evaluate] dev score: 0.46667, dev loss: 1.10749
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.33333 --> 0.46667
[Evaluate] dev score: 0.20000, dev loss: 1.10089
[Train] epoch: 25/150, step: 200/1200, loss: 1.10158
[Evaluate] dev score: 0.20000, dev loss: 1.12477
[Evaluate] dev score: 0.46667, dev loss: 1.09090
[Train] epoch: 37/150, step: 300/1200, loss: 1.09982
[Evaluate] dev score: 0.46667, dev loss: 1.07537
[Evaluate] dev score: 0.53333, dev loss: 1.04453
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.46667 --> 0.53333
[Train] epoch: 50/150, step: 400/1200, loss: 1.01054
[Evaluate] dev score: 1.00000, dev loss: 1.00635
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.53333 --> 1.00000
[Evaluate] dev score: 0.86667, dev loss: 0.86850
[Train] epoch: 62/150, step: 500/1200, loss: 0.63702
[Evaluate] dev score: 0.80000, dev loss: 0.66986
[Evaluate] dev score: 0.86667, dev loss: 0.57089
[Train] epoch: 75/150, step: 600/1200, loss: 0.56490
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.52392
[Evaluate] dev score: 0.86667, dev loss: 0.45410
[Train] epoch: 87/150, step: 700/1200, loss: 0.41929
[Evaluate] dev score: 0.86667, dev loss: 0.46156
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.41593
[Train] epoch: 100/150, step: 800/1200, loss: 0.41047
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.40600
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.37672
[Train] epoch: 112/150, step: 900/1200, loss: 0.42777
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.34534
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.33552
[Train] epoch: 125/150, step: 1000/1200, loss: 0.30734
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.31958
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.32091
[Train] epoch: 137/150, step: 1100/1200, loss: 0.28321
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.28383
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.27171
[Evaluate] dev score: 0.93333, dev loss: 0.25447
[Train] Training done!
Process finished with exit code 0可视化观察训练集损失和训练集loss变化情况。
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制训练集和验证集的损失变化以及验证集上的准确率变化曲线
def plot_training_loss_acc(runner, fig_name,
fig_size=(16, 6),
sample_step=20,
loss_legend_loc="upper right",
acc_legend_loc="lower right",
train_color="#e4007f",
dev_color='#f19ec2',
fontsize='large',
train_linestyle="-",
dev_linestyle='--'):
plt.figure(figsize=fig_size)
plt.subplot(1, 2, 1)
train_items = runner.train_step_losses[::sample_step]
train_steps = [x[0] for x in train_items]
train_losses = [x[1] for x in train_items]
plt.plot(train_steps, train_losses, color=train_color, linestyle=train_linestyle, label="Train loss")
if len(runner.dev_losses) > 0:
dev_steps = [x[0] for x in runner.dev_losses]
dev_losses = [x[1] for x in runner.dev_losses]
plt.plot(dev_steps, dev_losses, color=dev_color, linestyle=dev_linestyle, label="Dev loss")
# 绘制坐标轴和图例
plt.ylabel("loss", fontsize=fontsize)
plt.xlabel("step", fontsize=fontsize)
plt.legend(loc=loss_legend_loc, fontsize='x-large')
# 绘制评价准确率变化曲线
if len(runner.dev_scores) > 0:
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(dev_steps, runner.dev_scores,
color=dev_color, linestyle=dev_linestyle, label="Dev accuracy")
# 绘制坐标轴和图例
plt.ylabel("score", fontsize=fontsize)
plt.xlabel("step", fontsize=fontsize)
plt.legend(loc=acc_legend_loc, fontsize='x-large')
plt.savefig(fig_name)
plt.show()
plot_training_loss_acc(runner, 'fw-loss.pdf') 
从输出结果可以看出准确率随着迭代次数增加逐渐上升，损失函数下降。
4.5.6 模型评价
使用测试数据对在训练过程中保存的最佳模型进行评价，观察模型在测试集上的准确率以及Loss情况。代码实现如下：
# 加载最优模型
runner.load_model('best_model.pdparams')
# 模型评价
score, loss = runner.evaluate(test_loader)
print("[Test] accuracy/loss: {:.4f}/{:.4f}".format(score, loss))
4.5.7 模型预测
同样地，也可以使用保存好的模型，对测试集中的某一个数据进行模型预测，观察模型效果。代码实现如下：
# 模型评价
score, loss = runner.evaluate(test_loader)
print("[Test] accuracy/loss: {:.4f}/{:.4f}".format(score, loss))
test_loader = iter(test_loader)
# 获取测试集中第一条数据
(X, label) = next(test_loader)
logits = runner.predict(X)
pred_class = torch.argmax(logits[0]).numpy()
label = label.numpy()[0]
# 输出真实类别与预测类别
print("The true category is {} and the predicted category is {}".format(label, pred_class)) 
思考题
1. 对比Softmax分类和前馈神经网络分类。（必做）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from matplotlib.colors import ListedColormap
iris = datasets.load_iris() # 加载数据
list(iris.keys()) # ['data', 'target', 'frame', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename', 'data_module']
X = iris["data"][:, 3:] # 花瓣长度
y = (iris["target"] == 2).astype(np.int32) # 标签，是维吉尼亚鸢尾花y就是1，否则为0
log_reg = LogisticRegression(solver="lbfgs", random_state=42)
log_reg.fit(X, y) # 训练模型
x0, x1 = np.meshgrid(
np.linspace(0, 8, 500).reshape(-1, 1),
np.linspace(0, 4.5, 200).reshape(-1, 1),
)
X_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]
X = iris["data"][:, (0, 1)] # 花瓣长度, 花瓣宽度
y = iris["target"]
# 设置超参数multi_class为"multinomial"，指定一个支持Softmax回归的求解器，默认使用l2正则化，可以通过超参数C进行控制
softmax_reg = LogisticRegression(multi_class="multinomial", solver="lbfgs", C=0.1, random_state=42)
softmax_reg.fit(X, y)
y_proba = softmax_reg.predict_proba(X_new)
y_predict = softmax_reg.predict(X_new)
zz1 = y_proba[:, 1].reshape(x0.shape)
zz = y_predict.reshape(x0.shape)
plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(X[y == 2, 0], X[y == 2, 1], "g^", label="Iris virginica")
plt.plot(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1], "bs", label="Iris versicolor")
plt.plot(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1], "yo", label="Iris setosa")
custom_cmap = ListedColormap(['#7B68EE', '#E6E6FA', '#DDA0DD'])
plt.contourf(x0, x1, zz, cmap=custom_cmap)
plt.xlabel("Petal length", fontsize=14)
plt.ylabel("Petal width", fontsize=14)
plt.legend(loc="center left", fontsize=14)
plt.axis([3, 8, 1, 4.5])
plt.show()
由结果可知对于鸢尾花分类，前馈神经网络的准确率要高于Softmax分类
Softmax函数可以将上一层的原始数据进行归一化，转化为一个(0,1)之间的数值，这些数值可以被当做概率分布，用来作为多分类的目标预测值。Softmax函数一般作为神经网络的最后一层，接受来自上一层网络的输入值，然后将其转化为概率。前馈神经网络的优点是分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，但前馈神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长等
2. 自定义隐藏层层数和每个隐藏层中的神经元个数，尝试找到最优超参数完成多分类。（选做）
lr = 0.2 ，hidden_size=5
lr = 0.2 ，hidden_size=10
lr = 0.1 ，hidden_size=5
lr = 0.1 ，hidden_size=10
结果对比可看出当 lr = 0.2 ，hidden_size=10时效果较好
3. 对比SVM与FNN分类效果，谈谈自己看法。（选做）
SVM的主要思想可以概括为两点: (1) 它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能; (2) 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。
FNN采用了组合模型的思想引入了DNN，可以进行特征的高阶组合， 减少了特征工程，并在一定程度上增强了FM的学习能力， 在模型训练的时候也是采用了一些预训练的方式。FNN是存在一些问题的。几个比较大的缺点：
1、两阶段的训练模型，应用过程不太方便，且模型能力受限于FM表征能力的上限
2、只关注于高阶组合特征的交叉
3、两阶段训练方式也有问题。FM中特征组合，使用的隐向量的点积运算。将FM得到的隐向量移植到DNN中作为DNN的输入， 全连接层这时候会将输入向量的所有元素加权求和，且不会对Field进行区分。 这个其实又回到了之前说Deep Crossing时的问题，全连接隐层把所有特征进行了统一的交叉学习， 这在很多场景下其实是不太合理的。这种两阶段的训练方式给神经网络的调参带来了难题， 因为FNN的底层参数是预训练得到的， 所以在反向传播更新参数的时候，不能学习率过大，否则会将FM得到的信息给抹去。所以底层的学习率要小一些。
4. 尝试基于MNIST手写数字识别数据集，设计合适的前馈神经网络进行实验，并取得95%以上的准确率。（选做）
import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision.datasets import mnist
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
train_batch_size = 64 # 超参数
test_batch_size = 128 # 超参数
learning_rate = 0.01 # 学习率
nums_epoches = 20 # 训练次数
lr = 0.1 # 优化器参数
momentum = 0.5 # 优化器参数
train_dataset = mnist.MNIST('./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), target_transform=None, download=True)
test_dataset = mnist.MNIST('./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), target_transform=None,
download=False)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=train_batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=test_batch_size, shuffle=False)
class model(nn.Module):
def __init__(self, in_dim, hidden_1, hidden_2, out_dim):
super(model, self).__init__()
self.layer1 = nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, hidden_1, bias=True), nn.BatchNorm1d(hidden_1))
self.layer2 = nn.Sequential(nn.Linear(hidden_1, hidden_2, bias=True), nn.BatchNorm1d(hidden_2))
self.layer3 = nn.Sequential(nn.Linear(hidden_2, out_dim))
def forward(self, x):
# 注意 F 与 nn 下的激活函数使用起来不一样的
x = F.relu(self.layer1(x))
x = F.relu(self.layer2(x))
x = self.layer3(x)
return x
# 实例化网络
model = model(28 * 28, 300, 100, 10)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# momentum:动量因子
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum)
def train():
# 开始训练 先定义存储损失函数和准确率的数组
losses = []
acces = []
# 测试用
eval_losses = []
eval_acces = []
for epoch in range(nums_epoches):
# 每次训练先清零
train_loss = 0
train_acc = 0
# 将模型设置为训练模式
model.train()
# 动态学习率
if epoch % 5 == 0:
optimizer.param_groups[0]['lr'] *= 0.1
for img, label in train_loader:
# 例如 img=[64,1,28,28] 做完view()后变为[64,1*28*28]=[64,784]
# 把图片数据格式转换成与网络匹配的格式
img = img.view(img.size(0), -1)
# 前向传播，将图片数据传入模型中
# out输出10维，分别是各数字的概率，即每个类别的得分
out = model(img)
# 这里注意参数out是64*10，label是一维的64
loss = criterion(out, label)
# 反向传播
# optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# 这个方法会更新所有的参数，一旦梯度被如backward()之类的函数计算好后，我们就可以调用这个函数
optimizer.step()
# 记录误差
train_loss += loss.item()
# 计算分类的准确率,找到概率最大的下标
_, pred = out.max(1)
num_correct = (pred == label).sum().item() # 记录标签正确的个数
acc = num_correct / img.shape[0]
train_acc += acc
losses.append(train_loss / len(train_loader))
acces.append(train_acc / len(train_loader))
eval_loss = 0
eval_acc = 0
model.eval()
for img, label in test_loader:
img = img.view(img.size(0), -1)
out = model(img)
loss = criterion(out, label)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
eval_loss += loss.item()
_, pred = out.max(1)
num_correct = (pred == label).sum().item()
acc = num_correct / img.shape[0]
eval_acc += acc
eval_losses.append(eval_loss / len(test_loader))
eval_acces.append(eval_acc / len(test_loader))
print('epoch:{},Train Loss:{:.4f},Train Acc:{:.4f},Test Loss:{:.4f},Test Acc:{:.4f}'
.format(epoch, train_loss / len(train_loader), train_acc / len(train_loader),
eval_loss / len(test_loader), eval_acc / len(test_loader)))
plt.title('trainloss')
plt.plot(np.arange(len(losses)), losses)
plt.legend(['Train Loss'], loc='upper right')
# 测试
def test():
correct = 0
total = 0
y_predict = []
y_true = []
with torch.no_grad():
for data in test_loader:
input, target = data
input = input.view(input.size(0), -1)
output = model(input) # 输出十个最大值
_, predict = torch.max(output.data, dim=1) # 元组取最大值的下表
#
# print('predict:',predict)
total += target.size(0)
correct += (predict == target).sum().item()
y_predict.extend(predict.tolist())
y_true.extend(target.tolist())
print('正确率：', correct / total)
print('correct=', correct)
train()
test()
由结果可知取得95%以上的准确率
思维导图
总结：
通过此次实验掌握前馈神经网络的基本概念、网络结构及代码实现，利用前馈神经网络完成一个分类任务，并通过两个简单的实验，观察前馈神经网络的梯度消失问题和死亡ReLU问题，以及对应的优化策略。基于前馈神经网络完成了鸢尾花分类任务。和前面的实验softmax分类鸢尾花一起能够更好的理解对比softmax分类和前馈神经网络分类
在全面总结前馈神经网络，梳理知识点的过程中，我感觉这个是收获最大的部分，老师的课件里给了实例模板和分享到群里的同学们总结整理之后的思维导图，使我对本章知识有了系统的理解，在自己动手归纳整理的同时又系统复习了一遍加深了印象
ref:
NNDL 实验4（下） - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)
https://blog.csdn.net/qq_38975453/article/details/126772563【统计学习方法】感知机对鸢尾花(iris)数据集进行二分类
AI上推荐 之 FNN、DeepFM与NFM(FM在深度学习中的身影重现)
https://blog.csdn.net/qq_38375203/article/details/125266753
2.5. 自动微分 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)