达成进级卷积网络

经文数据集CIFAHighlander-10,伍仟0张32×32彩色图像,锻炼集四千0张,测量检验集一千0张。标记10类,每类图片伍仟张。airplance、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck。没有其他重叠。CIFA途睿欧-100,100类标明。深度学习之父
吉优ffrey Hinton和学生亚历克斯 Krizhevsky、Vinod Nair搜聚。图片来源于80 million
tiny images数据集。State-of-the-art
3.5%错误率,GPU磨炼十几小时。详细Benchmark和排行在
http://rodrigob.github.io/are\_we\_there\_yet/build/classification\_datasets\_results.html
。LeCun,现存卷积神经网络已经缓和CIFA瑞虎-10数据集难点。

基于亚历克斯 cuda-convnet模型修改,3000个batch,各样batch
1贰19个样本,达到73%正确率。GTX1080单显卡几十秒模型练习时间。CPU慢非常多。如用100k
batch
结合学习进度decay(每隔一段时间下落学习速率二个比率),正确率可到86%。模型磨炼参数100万个,预测四则运算总的数量两千万次。对weights进行L2正则化。图片翻转、随机剪切等数据增进,创设更三种本。每种卷积-最大池化层后用L途达N层,增强模型泛化才能。

下载TensorFlow Models库,使用当中提供CIFAPAJERO-10数据类。git clone
https://github.com/tensorflow/models.git。models/tutorials/image/cifar10。

载入常用库,NumPy、time,TensorFlow Models自动下载、读取CIFALX570-10数据类。

定义batch_size,磨炼轮数max_steps,下载CIFACR-V-10数据私下认可路线。

概念开端化weight函数,tf.truncated_normal截断正态布满起先化权重。Weight加L2
loss ,做L2
正则化。减少特征或处以不根本特色权重,减轻特征过多导致过拟合。正则化帮忙找到该处以的风味权重。为运用某些特征,需提交loss代价。L1正则成立疏落特征,超越45%无用特征权重被置0。L2正则让特征权重不过大,特征权重较平均。wl调整L2
loss大小,tf.nn.l2_loss函数总计weight L2 loss,tf.multiply L2 loss
乘以wl,得最终 weight loss。tf.add_to_collection weight
loss统一存在collection losses,总括神经互连网总体loss使用。

用cifar10类下载数据集,解压、张开到默许地点。

用cifar10_input类
distorted_inputs函数发生陶冶多少,包涵特征、label,再次回到封装tensor,每一回实施生成三个batch_size数量样本。Data
Augmentation(数据增加),cifar10_input.distorted_inputs函数,随机水平翻转(tf.image.random_flip_left_right)、随机剪切一块24×24图形(tf.random_crop)、设置随机亮度对比度(tf.image.random_brightness、tf.image.random_contrast),数据标准(tf.image.per_image_whitening,数据减均值,除方差,保险数据零均值,方差1)。得到更加多种本,带噪声,一张图片样本变多张图片,扩充样本量,升高正确率。数据增加操作消耗大批量CPU时间,distored_inputs用十七个单身线程加速职务,函数内部产生线程池,通过TensorFlow
queue调整。

用cifar10_input.inputs函数生成测量检验数据,裁剪图片正中间24×24大小区块,数据标准。

成立输入数据placeholderx,特征、label。设定placeholder数据尺寸,batch_size定义网络布局要用,数据尺寸第多个值样本条数要求事先设定,不可能设None。数据尺寸的图片尺寸为24×24,裁剪后大小,颜色通道数3,彩色RubiconGB三通道。

先是个卷积层,variable_with_weight_loss
函数创造卷积核参数开始化。卷积核大小5×5,3个颜色通道,陆十五个卷积核,设置weight初步化函数规范差0.05。wl(weight
loss)设0。tf.nn.conv2d函数对输入数据image_holder卷积操作,步长stride设1,padding形式SAME,bias开首化0,卷积结果加bias,用ReLU激活函数非线化。用尺寸3×3,步长2×2最大池化层管理数量,尺寸、步长不一样,增扩大少足够性。tf.nn.lrn函数,LSportageN,管理结果。

L奥德赛N起于Alex用CNN出席ImageNet竞技随想。LPAJERON模仿生物神经系统侧抑制机制,对有的神经元活动开创竞争情状,响应异常的大值变得相对越来越大,抑制其余举报比较小神经元,加强模型泛化技能。用LRubiconN后CNN
Top1错误率减少1.4%。LOdysseyN对无上限边界激活函数ReLU有用,从左近多个卷积核响应(Response)挑选非常大报告,不相符固定边界能抑制过大值激活函数Sigmoid。

第三个卷积层,卷积核尺寸第三维度输入通道数64,bias值全初步化0.1。先进行L逍客N层管理,再用最大池化层。

全连接层,把前面七个卷积层输出结果一切flatten,tf.reshape函数把各类样本形成一维向量。get_shape函数获取数据扁平化长度。variable_with_weight_loss函数伊始化全连接层weight,隐含节点384,正态布满标准差0.04,bias早先化0.1。设非零weight
loss值0.04,全数参数被L2正则约束,幸免过拟合。ReLU激活函数非线性化。

其次个全连接层,隐含节点192。

末段一层,先成立weight,正态布满规范差设上一隐含层节点数尾数,不计入L2正则。Softmax操作放在计算loss部分,不供给对inference输出softmax管理,就可以拿走末了分类,直接比较inference输出种种数值大小。

一体卷积神经互联网从输入到输出流程。设计CNN,安顿卷积层、池化层、全连接层布满和各样,超参数设置、Trick使用。卷积神经互连网布局:
conv1:卷积层和ReLU激活函数
pool1:最大池化
norm1:LRN
conv2:卷积层和ReLU激活函数
norm2:LRN
pool2:最大池化
local3:全连接层和ReLU激活函数
local4:全连接层和ReLU激活函数
logits:模型Inference输出结果

算算CNN loss。softmax总结和cross entropy loss
总结合在一道,tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。tf.reduce_mean计算cross
entropy均值,tf.add_to_collection 添加cross entropy loss 到整体losses
collection。tf.add_n全部losses collection
全部loss求和,得最后loss,包含cross entropy loss,和后八个一而再层weight
L2 loss。Logits节点、label_placeholder传入loss小孩子数,得到最后loss。

优化器采取Adam Optimizer,学习速率1e-3。

tf.nn.in_top_k函数求输出结果top k正确率,暗中认可top
1,输出分类最高类正确率。

tf.InteractiveSession成立私下认可session ,开端化整人体模型型参数。

开发银行图片数据增加线程队列,15个线程加速。

教练。每种step磨炼进程,session run方法推行images_train、
labels_train总结,获得batch锻炼多少,传入train_op和loss总结。记录每一种step时间,每隔11个step总括体现当前loss、每秒钟磨炼样本数量、磨练batch数据时间,监察和控制全体磨炼进度。GTX
1080,每秒陶冶1800个样本,batch_size 128,种种batch
0.066s。损失loss,最早4.6,三千步陶冶下跌到1.0。

评测模型测验集正确率。测量试验集一千0个样本,使用固定batch_size,每一种batch输入测量试验数据。总计全体样本评测完batch数量。每一种step用session
run方法获得images_test、labels_test的batch,执行top_k_op计算模型
batch top
1预测精确样本数。汇总全体预测精确结果,求万事测验样本预测正确数量。

打字与印刷正确率评测结果总括。

73%准确率。持续增添max_steps,期望准确率逐步扩充。max_steps相当大,用学习速率衰减(decay)的SGD练习,周围86%。L2正则,LTiguanN层进步模型正确率,提高框泛化性。

数码增进(Data
Augmentation),给单幅图扩充七个别本,进步图片利用率,防止图片结构学习过拟合。利用图片本人质量,图片冗余新闻量很大,创设差异噪声,依可甄别。神经互联网克制噪声准确辨认,泛化性更加好。深度学习只要提供丰硕两种本,精确率能够持续晋级。
规模越大越繁杂神经互连网模型,可以高达正确率水平越高,须求更好多据磨炼。Alexcuda-convnet测量试验结果,CIFA昂Cora-10,不数据拉长,错误最低下落到17%,数据拉长,错误率下跌到11%。

    import cifar10,cifar10_input
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import time
    max_steps = 3000
    batch_size = 128
    data_dir = '/tmp/cifar10_data/cifar-10-batches-bin'
    def variable_with_weight_loss(shape, stddev, wl):
        var = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=stddev))
        if wl is not None:
            weight_loss = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wl, name='weight_loss')
            tf.add_to_collection('losses', weight_loss)
        return var
    def loss(logits, labels):
        labels = tf.cast(labels, tf.int64)
        cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
            logits=logits, labels=labels, name='cross_entropy_per_example')
        cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='cross_entropy')
        tf.add_to_collection('losses', cross_entropy_mean)
        return tf.add_n(tf.get_collection('losses'), name='total_loss')

    ###
    cifar10.maybe_download_and_extract()
    images_train, labels_train = cifar10_input.distorted_inputs(data_dir=data_dir,
                                                            batch_size=batch_size)
    images_test, labels_test = cifar10_input.inputs(eval_data=True,
                                                data_dir=data_dir,
                                                batch_size=batch_size)                                                  
    #images_train, labels_train = cifar10.distorted_inputs()
    #images_test, labels_test = cifar10.inputs(eval_data=True)
    image_holder = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 24, 24, 3])
    label_holder = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size])
    #logits = inference(image_holder)
    weight1 = variable_with_weight_loss(shape=[5, 5, 3, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
    kernel1 = tf.nn.conv2d(image_holder, weight1, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    bias1 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64]))
    conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel1, bias1))
    pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                       padding='SAME')
    norm1 = tf.nn.lrn(pool1, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)
    weight2 = variable_with_weight_loss(shape=[5, 5, 64, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
    kernel2 = tf.nn.conv2d(norm1, weight2, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    bias2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64]))
    conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel2, bias2))
    norm2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)
    pool2 = tf.nn.max_pool(norm2, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                       padding='SAME')
    reshape = tf.reshape(pool2, [batch_size, -1])
    dim = reshape.get_shape()[1].value
    weight3 = variable_with_weight_loss(shape=[dim, 384], stddev=0.04, wl=0.004)
    bias3 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[384]))
    local3 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weight3) + bias3)
    weight4 = variable_with_weight_loss(shape=[384, 192], stddev=0.04, wl=0.004)
    bias4 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[192]))                                      
    local4 = tf.nn.relu(tf.matmul(local3, weight4) + bias4)
    weight5 = variable_with_weight_loss(shape=[192, 10], stddev=1/192.0, wl=0.0)
    bias5 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[10]))
    logits = tf.add(tf.matmul(local4, weight5), bias5)
    loss = loss(logits, label_holder)
    train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(loss) #0.72
    top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits, label_holder, 1)
    sess = tf.InteractiveSession()
    tf.global_variables_initializer().run()
    tf.train.start_queue_runners()
    ###
    for step in range(max_steps):
        start_time = time.time()
        image_batch,label_batch = sess.run([images_train,labels_train])
        _, loss_value = sess.run([train_op, loss],feed_dict={image_holder: image_batch, 
                                                         label_holder:label_batch})
        duration = time.time() - start_time
        if step % 10 == 0:
            examples_per_sec = batch_size / duration
            sec_per_batch = float(duration)

            format_str = ('step %d, loss = %.2f (%.1f examples/sec; %.3f sec/batch)')
            print(format_str % (step, loss_value, examples_per_sec, sec_per_batch))

    ###
    num_examples = 10000
    import math
    num_iter = int(math.ceil(num_examples / batch_size))
    true_count = 0  
    total_sample_count = num_iter * batch_size
    step = 0
    while step < num_iter:
        image_batch,label_batch = sess.run([images_test,labels_test])
        predictions = sess.run([top_k_op],feed_dict={image_holder: image_batch,
                                                 label_holder:label_batch})
        true_count += np.sum(predictions)
        step += 1
    precision = true_count / total_sample_count
    print('precision @ 1 = %.3f' % precision)

 

仿照效法资料:
《TensorFlow实战》

应接付费咨询(150元每时辰),作者的微信:qingxingfengzi