机器学习-李宏毅| keras demo | python

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利用keras实现手写数字辨识

首先要建一个Network scratch，input是28∗28的dimension，其实就是说这是一张image，image的解析度是28∗28，把它拉成长度是28∗28维的向量。output呢？现在做的是手写数字辨识，所以要决定它是0-9的哪个数字，output就是每一维对应的数字，所以output就是10维。中间假设你要两个layer，每个layer有500个hidden neuro

创建一个network

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model=Sequential()

添加第一个hidden layer, 　Dense意思为添加一个全连接网络，Ｃon2d表示添加一个convolution layer卷积层，input_dim表示输入维度，units表示hidden layer的神经元个数，activation表示激活函数，可以为relu，sigmoid，tanh，softmax，hard_sigmoid，linear等

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model.add(Dense(input_dim=28*28,units=500,activation='relu'))

再添加一个layer

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

最后的输出层，由于是数字识别一共10个数字，所以output是10维，units=10,激活函数选择softmax

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

configuration配置

　　需要定义loss function，选择optimizer，以及评估指标metrics，其实所有的optimizer都是Gradent descent based，只是有不同的方法来决定learning rate，比如Adam，SGD，RMSprop，Adagrad，Adalta，Adamax ，Nadam等，configuration完成之后就可以开始train创建的Network。

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model.compile(loss='categorical crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

pick the best function

model.fit方法，开始用Gradent Descent帮你去train你的Network，那么你要给它你的train_data input 和label，这里x_train代表image，y_train代表image的label，关于x_train和y_train的格式，你都要存成numpy array。

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model.fit(x_train,y_train,batch_size=100,epochs=20)

使用模型

接下来要拿train的network来使用，使用有两个不同的情景，这两个不同的情景一个是evaluation，意思就是说你的model在test data 上到底表现得怎样，call evaluate这个函数，然后把x_test，y_test喂给它，就会自动给你计算出Accuracy。它会output一个二维的向量，第一个维度代表了在test set上loss，第二个维度代表了在test set上的accuracy，这两个值是不一样的。loss可能用cross_entropy，Accuraccy是对与不对，即正确率。

  • case 1
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    score = model.evaluate(x_test,y_test)
    print('Total loss on Testiong Set : ',score[0])
    print('Accuracy of Testiong Set : ',score[1])
    第二种是做predict，就是系统上线后，没有正确答案的，call predict进行预测
  • case 2
    1
    result = model.predict(x_test)

    快速理解epoch、iteration和batch

    假设有1000个训练样本，batch_size=20,则iteration就是50，将所有的训练样本在同一个模型中训练5遍
    batch_size * iteration = 样本数量，epoch=5.
    所有样本完成一次前向传播+反向传播为一个epoch

    batchsize：简单点说，就是我们一次要将多少个数据扔进模型去训练，这个值介于1和训练样本总个数之间。
    iteration：迭代的次数（向模型中扔数据的次数）,一个迭代= 同一批batchsize数据的一个正向通过+一个反向通过。
    Epoch: 训练集中的全部样本都在训练模型中走了一遍，并返回一次（有去有回），为一个epoch。

由于这个例子中需要使用MNIST数据集，给出的源码中使用(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 下载数据集，但是过程中需要翻墙，故我在此先将MNIST数据集的包下载下来，然后稍微修改下代码，完成数据的import.其中，numpy.load() 函数可以读取 .npy .npz 等文件类型，并返回对应的数据类型。
1）如果文件类型是 .pny 则返回一个1维数组。
2）如果文件类型是 .npz 则返回一个类似字典的数据类型，包含 {filename: array} 键值对。

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path = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\mnist.npz'
    f = np.load(path)
    x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
    f.close()

下载地址：mnist数据集
提取码：gyt8

示例代码

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import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense,Dropout,Activation
from keras.optimizers import SGD,Adam
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist

def load_data():
    path = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\mnist.npz'
    f = np.load(path)
    x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']
    f.close()
    number=10000
    x_train=x_train[0:number]
    y_train=y_train[0:number]
    x_train=x_train.reshape(number,28*28)
    x_test=x_test.reshape(x_test.shape[0],28*28)
    x_train=x_train.astype('float32')
    x_test=x_test.astype('float32')
    y_train=np_utils.to_categorical(y_train,10)
    y_test=np_utils.to_categorical(y_test,10)
    x_train=x_train
    x_test=x_test
    x_train=x_train/255
    x_test=x_test/255
    return (x_train,y_train),(x_test,y_test)

(x_train,y_train),(x_test,y_test)=load_data() #载入数据

model=Sequential()
model.add(Dense(input_dim=28*28,units=633,activation='sigmoid')) #维度28*28，激活函数为sigmoid
model.add(Dense(units=633,activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=633,activation='sigmoid'))
for i in range(10):
	model.add(Dense(units=689,activation='sigmoid'))
	
model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) #输出层一定要是10维，units=10;

model.compile(loss='mse',optimizer=SGD(lr=0.1),metrics=['accuracy'])  #config

model.fit(x_train,y_train,batch_size=100,epochs=20)

result= model.evaluate(x_test,y_test)

print('\nTEST ACC:',result[1])

添加10层，发现结果还是11%的accuracy
在这里插入图片描述
首先先看你在train data的performer，如果它在train data上做得好，那么可能是过拟合，如果在train data上做得不好，怎么能让它做到举一反三呢。所以至少先让它在train data 上得到好的结果。
在这里插入图片描述)在这里插入图片描述
由得到的结果发现train data acc 也是差的，就说明train没有train好，并不是overfiting过拟合。
接下来进行调参过程:
MSE均方误差不适合于分类问题，将loss function改为categorical_crossentropy，看看结果如何：
在这里插入图片描述
发现一换成交叉熵categorical_crossentropy，在train set上的结果就变得很好了。得到86.21%的正确率。

activation function

把sigmoid都改为relu，发现在train的accuracy就爬起来了，train的acc已经将近100分了，test 上也可以得到95.45%
在这里插入图片描述