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2.5 卷积层 api 实现

tf.keras.layers.Conv2D(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', 
     activation=None
)

主要参数说明如下：

3 池化层

池化层降低了后续网络层的输入维度，缩减模型大小，提高计算速度，并提高了Feature Map 的鲁棒性，防止过拟合，它主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（subsampling）处理，主要由两种。

3.1 最大池化

Max Pooling，取窗口内的最大值作为输出，这种方式使用较广泛。

池化层最大池化的 api 实现如下：

tf.keras.layers.MaxPool2D(
    pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid'
)

参数：

• pool_size：池化窗口的大小
• strides：窗口移动的步长，默认为1
• padding：是否进行填充，默认是不进行填充的

3.2 平均池化

Avg Pooling，取窗口内的所有值的均值作为输出

池化层平均池化的 api 实现如下：

tf.keras.layers.AveragePooling2D(
    pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid'
)

4 全连接层

全连接层位于CNN网络的末端，经过卷积层的特征提取与池化层的降维后，将特征图转换成 一维向量 送入到全连接层中进行分类或回归的操作。

在 tf.keras 中全连接层使用 tf.keras.dense 实现

5 CNN的构建

我们构建卷积神经网络在mnist数据集上进行处理，如下图所示：LeNet-5 是一个较简单的卷积神经网络, 输入的二维图像，先经过两次卷积层,池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。

5.1 数据加载

导入工具包：

import tensorflow as tf
# 数据集
from tensorflow.keras.datasets import mnist

加载数据集：

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

5.2 数据处理

卷积神经网络的输入要求是：N H W C ，分别是图片数量，图片高度，图片宽度和图片的通道，因为是灰度图，通道为1

# 数据处理：n,h,w,c
# 训练集数据
train_images = tf.reshape(train_images, (train_images.shape[0],train_images.shape[1],train_images.shape[2], 1))
print(train_images.shape) # (60000, 28, 28, 1)
# 测试集数据
test_images = tf.reshape(test_images, (test_images.shape[0],test_images.shape[1],test_images.shape[2], 1))

5.3 模型搭建

Lenet-5模型输入的二维图像，先经过两次卷积层、池化层，再经过全连接层，最后使用 softmax 分类作为输出层，模型构建如下：

# 模型构建
net = tf.keras.models.Sequential([
    # 卷积层：6个5\*5的卷积核，激活是sigmoid
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=6,kernel_size=5,activation='sigmoid',input_shape=  (28,28,1)),
    # 最大池化
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
    # 卷积层：16个5\*5的卷积核,激活是sigmoid
    tf.keras.layers.Conv2D(filters=16,kernel_size=5,activation='sigmoid'),
    # 最大池化
    tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
    # 维度调整为1维数据
    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 全卷积层，激活sigmoid
    tf.keras.layers.Dense(120,activation='sigmoid'),
    # 全卷积层，激活sigmoid
    tf.keras.layers.Dense(84,activation='sigmoid'),
    # 全卷积层，激活softmax
    tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')

])

我们通过 net.summary() 查看网络结构：

Model: "sequential_11"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_4 (Conv2D)            (None, 24, 24, 6)         156
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 12, 12, 6)         0         
_________________________________________________________________
conv2d_5 (Conv2D)            (None, 8, 8, 16)          2416      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_5 (MaxPooling2 (None, 4, 4, 16)          0         
_________________________________________________________________
flatten_2 (Flatten)          (None, 256)               0         
_________________________________________________________________
dense_25 (Dense)             (None, 120)               30840     
_________________________________________________________________
dense_26 (Dense)             (None, 84)                10164     

dense_27 (Dense)             (None, 10)                850       
=================================================================
Total params: 44,426
Trainable params: 44,426
Non-trainable params: 0
______________________________________________________________

关于参数量计算：

• conv1中的卷积核为5x5x1，卷积核个数为6，每个卷积核有一个bias，所以参数量为：5x5x1x6+6=156
• conv2中的卷积核为5x5x6，卷积核个数为16，每个卷积核有一个bias，所以参数量为:5x5x6x16+16 = 2416

绘制模型结构图：

tf.keras.utils.plot_model(net)

5.4 模型编译

设置优化器和损失函数：

# 优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.9)
# 模型编译：损失函数，优化器和评价指标
net.compile(optimizer=optimizer,
              loss='sparse\_categorical\_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

5.5 模型训练

# 模型训练
net.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_split=0.1)# 省略verbose参数，默认verbose=1

训练流程：

Epoch 1/5
1688/1688 [==============================] - 10s 6ms/step - loss: 0.8255 - accuracy: 0.6990 - val_loss: 0.1458 - val_accuracy: 0.9543
Epoch 2/5
1688/1688 [==============================] - 10s 6ms/step - loss: 0.1268 - accuracy: 0.9606 - val_loss: 0.0878 - val_accuracy: 0.9717
Epoch 3/5
1688/1688 [==============================] - 10s 6ms/step - loss: 0.1054 - accuracy: 0.9664 - val_loss: 0.1025 - val_accuracy: 0.9688
Epoch 4/5
1688/1688 [==============================] - 11s 6ms/step - loss: 0.0810 - accuracy: 0.9742 - val_loss: 0.0656 - val_accuracy: 0.9807
Epoch 5/5
1688/1688 [==============================] - 11s 6ms/step - loss: 0.0732 - accuracy: 0.9765 - val_loss: 0.0702 - val_accuracy: 0.9807

5.6 模型评估

# 模型评估
score = net.evaluate(test_images, test_labels, verbose=1)
print('Test accuracy:', score[1])

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