前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >(数据科学学习手札44)在Keras中训练多层感知机

(数据科学学习手札44)在Keras中训练多层感知机

原创
作者头像
Feffery
发布2018-07-29 11:45:48
1.5K0
发布2018-07-29 11:45:48
举报
文章被收录于专栏:数据科学学习手札

一、简介

  Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再赘述。

二、利用Keras训练多层感知机

2.1 数据准备

  由于keras.datasets中的mnist数据集获取方法为在线模式,目标网站在国内被墙了,所以这里提供另一种获取mnist数据集并读入的方式:

  我们使用numpy中的load方法来读取npz格式的mnist数据集,下载地址在我的云盘中:链接: https://pan.baidu.com/s/13eBq9kmD0Vo6PMtfGVVlPQ 密码: xm77,下载完成后把mnist.npz文件放入keras模块的安装路径下的datasets文件夹中,这个自行去查找,例如我的路径就在D:\anaconda\Lib\site-packages\keras\datasets,找到路经后放入mnist.npz即可,接着在程序脚本中以下面的方式读入(因为mnist.npz文件中各个子数据集是以字典形式存放):

代码语言:javascript
复制
import numpy as np

#因为keras中在线获取mnist数据集的方法在国内被ban,这里采用mnist.npz文件来从本地获取mnist数据
path = r'D:\anaconda\Lib\site-packages\keras\datasets\mnist.npz'

with np.load(path) as f:
    X_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    X_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']

通过上述步骤,我们就获得了我们所需要的数据。

2.2 数据预处理

  在获得所需数据并成功读入后,我们需要做的是对数据进行预处理,因为本文只用到多层感知机来对mnist数据实现分类,并没有条件利用到每一个28X28格式手写数字灰度值样本的空间结构信息,所以需要将自变量进行从28X28到1X784的展开,并且由于输出目标为多类别,需要对因变量做one hot处理,并将全部数据转换为GPU运算支持的float32形式并归一化,相关代码如下:

代码语言:javascript
复制
#将格式为28X28的数据展开为1X784的结构以方便输入MLP中进行训练
RESHAPED = 784

'''将训练集与测试集重塑成维度为784,数值类型为float32的形式'''
X_train = X_train.reshape(60000, RESHAPED).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(10000, RESHAPED).astype('float32')

#归一化
X_train /= 255
X_test /= 255

#将类别训练目标向量转换为二值类别矩阵,即one-hot处理,传入单值,返回制定长度的向量表示形式
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASSES)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES)

至此,数据的预处理部分结束,下面正式进行MLP的模型搭建和训练过程;

2.3 第一个不带隐层的多层感知机模型

  首先,导入相关模块和组件:

代码语言:javascript
复制
'''这个脚本以MNIST手写数字识别为例演示无隐层的多层感知机模型在Keras中的应用'''


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

  接着,我们定义训练需要设置的一些必要参数:

代码语言:javascript
复制
'''设置随机数种子'''
np.random.seed(42)


'''网络结构参数预定义部分'''

#定义训练轮数
NB_EPOCH = 40
#定义批尺寸
BATCH_SIZE = 128
#定义是否打印训练过程
VERBOSE = 1
#定义网络输出层神经元个数
NB_CLASSES = 10
#定义优化器
OPTIMIZER = SGD()
#定义训练集中用作验证集的数据比例
VALIDATION_SPLIT = 0.2

  现在到了最关键的网络结构搭建的部分,对于多层感知机,我们使用序贯模型Sequential来初始化,序贯模型的特点是网络的各组件按照其向后传播的路径来add,针对本例如下:

代码语言:javascript
复制
'''网络结构搭建部分'''
#定义模型为keras中的序贯模型,即一层一层堆栈网络层,以线性的方式向后传播
model = Sequential()
#定义输入层到输出层之间的网络部分
model.add(Dense(NB_CLASSES, input_shape=(RESHAPED,)))
#为输出层添加softmax激活函数以实现多分类
model.add(Activation('softmax'))
#打印模型结构
model.summary()

  现在本例中的简单无隐层多层感知机就搭建完成,通过model.summary()我们可以看到网络结构如下:

可以看出每一层的结构非常清楚明了,这也是Keras的魅力所在,接着我们进行网络的编译,因为keras的后端是tensorflow或theano,所以需要将keras前端语言搭建的神经网络编译为后端可以接受的形式,在这个编译的过程中我们也设置了一些重要参数:

代码语言:javascript
复制
#在keras中将上述简单语句定义的模型编译为tensorflow或theano中的模型形式
#这里定义了损失函数为多分类对数损失,优化器为之前定义的SGD随机梯度下降优化器,评分标准为accuracy准确率
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=OPTIMIZER,metrics=['accuracy'])

  至此,网络的所有准备工作都已结束,下面进行正式的训练:

代码语言:javascript
复制
#进行训练并将模型训练历程及模型参数细节保存在history中,这里类似sklearn的方式,定义了自变量和因变量,以及批训练的尺寸,迭代次数,是否打印训练过程,验证集比例
history = model.fit(X_train ,Y_train, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=NB_EPOCH,verbose=VERBOSE,
                    validation_split=VALIDATION_SPLIT)

我们之前设置的训练迭代次数NB_EPOCH为40,又因为上面的fit代码中设置了verbose为1,即打印训练过程,所以得到结果如下(这里直接看第40轮迭代结果):

代码语言:javascript
复制
Epoch 40/40
  128/48000 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.2974 - acc: 0.8906
 3968/48000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.3158 - acc: 0.9115
 7808/48000 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.3303 - acc: 0.9061
11776/48000 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.3336 - acc: 0.9067
15616/48000 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.3332 - acc: 0.9075
19072/48000 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.3305 - acc: 0.9085
22784/48000 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.3264 - acc: 0.9095
26624/48000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.3245 - acc: 0.9093
30464/48000 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.3263 - acc: 0.9085
34048/48000 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.3256 - acc: 0.9090
37760/48000 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.3271 - acc: 0.9092
40960/48000 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.3279 - acc: 0.9087
43648/48000 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.3285 - acc: 0.9084
46336/48000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3307 - acc: 0.9075
48000/48000 [==============================] - 1s 16us/step - loss: 0.3313 - acc: 0.9075 - val_loss: 0.3153 - val_acc: 0.9137

可以看出,在经过40轮迭代后,我们的网络在训练集上的多分类损失函数上下降到0.3313,在训练集上的准确率达到0.9075,在验证集上的多分类损失函数下降到0.3153,在验证集上的准确率达到0.9137,接着我们将测试集中的10000个样本输入训练好的模型进行性能评估;

代码语言:javascript
复制
#在测试集上对训练好的网络性能进行评估,返回第一项为损失函数,第二项为accuracy
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=VERBOSE)

#打印损失函数和准确率
print('Test Score:',score[0])
print('Test accuracy:',score[1])

2.4 添加隐层的多层感知机

  上一个例子中我们使用不添加隐层的MLP在40轮迭代后达到0.9137的准确率,接下来我们来看看添加两层隐层后网络的学习能力会有怎样的提升,在keras中对MLP添加隐层的方法非常简单,只需要按照顺序在指定的位置插入隐层即对应的激活函数即可:

代码语言:javascript
复制
'''网络结构搭建部分'''
#定义模型为keras中的序贯模型,即一层一层堆栈网络层,以线性的方式向后传播
model = Sequential()
#定义网络中输入层与第一个隐层之间的部分
model.add(Dense(N_HIDDEN, input_shape=(RESHAPED,)))
#为第一层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#添加第二层隐层
model.add(Dense(N_HIDDEN))
#为第二层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#定义输出层
model.add(Dense(NB_CLASSES))
#为输出层添加softmax激活函数
model.add(Activation('softmax'))
#打印网络结构
model.summary()

得到的新的网路结构如下:

其他部分代码均不变,得到40轮后的最终训练结果如下:

代码语言:javascript
复制
Epoch 40/40
  128/48000 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.0715 - acc: 0.9922
 1792/48000 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0997 - acc: 0.9721
 3456/48000 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.1142 - acc: 0.9702
 4736/48000 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.1157 - acc: 0.9704
 6016/48000 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.1178 - acc: 0.9694
 7424/48000 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.1141 - acc: 0.9698
 8960/48000 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.1151 - acc: 0.9696
10624/48000 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.1165 - acc: 0.9697
12288/48000 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.1185 - acc: 0.9692
14080/48000 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.1162 - acc: 0.9695
15744/48000 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.1166 - acc: 0.9692
17408/48000 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.1178 - acc: 0.9682
19200/48000 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.1183 - acc: 0.9680
20864/48000 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.1182 - acc: 0.9681
22528/48000 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.1192 - acc: 0.9674
24192/48000 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.1192 - acc: 0.9675
25984/48000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.1194 - acc: 0.9670
27648/48000 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.1194 - acc: 0.9668
29312/48000 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.1195 - acc: 0.9663
30976/48000 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.1202 - acc: 0.9658
32640/48000 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.1199 - acc: 0.9657
34304/48000 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.1202 - acc: 0.9659
35968/48000 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.1220 - acc: 0.9655
37632/48000 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.1224 - acc: 0.9654
39296/48000 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.1231 - acc: 0.9651
40960/48000 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.1226 - acc: 0.9651
42624/48000 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1228 - acc: 0.9651
44288/48000 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.1223 - acc: 0.9652
45952/48000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1218 - acc: 0.9653
47744/48000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1218 - acc: 0.9654
48000/48000 [==============================] - 2s 34us/step - loss: 0.1217 - acc: 0.9655 - val_loss: 0.1379 - val_acc: 0.9605

可以看出,网络性能在前面例子的基础上取得了显著的提升,下面再在测试集上评估网络性能得到结果如下:

2.5 添加Dropout层的双隐层MLP

  Dropout是一种提升网络泛化能力的技巧,在我前面关于tensorflow的博客中也介绍过,它通过随机的将某一内部层的输出结果,抹除为0再传入下一层,达到提升网络泛化能力的效果,在keras中为MLP添加Dropout层非常方便:

代码语言:javascript
复制
from keras.layers.core import Dense,Dropout,Activation

'''网络结构搭建部分'''
##定义模型为keras中的序贯模型,即一层一层堆栈网络层,以线性的方式向后传播
model = Sequential()
#定义输入层与第一层隐层
model.add(Dense(N_HIDDEN, input_shape=(RESHAPED,)))
#为第一层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#为第一层隐层的输出部分添加Dropout功能,即随机把指定比例的值修改为0
model.add(Dropout(0.3))
#定义第二层隐层
model.add(Dense(N_HIDDEN))
#为第二层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#为第二层隐层添加Dropout功能
model.add(Dropout(0.3))
#定义输出层
model.add(Dense(NB_CLASSES))
#为输出层定义softmax激活函数
model.add(Activation('softmax'))
#打印模型结构信息
model.summary()

得到的新的网络结构如下:

同样在40轮训练后达到的性能效果如下:

代码语言:javascript
复制
Epoch 40/40
  128/48000 [..............................] - ETA: 2s - loss: 0.2181 - acc: 0.9531
 1536/48000 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.2049 - acc: 0.9414
 2944/48000 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.2062 - acc: 0.9385
 4352/48000 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.2032 - acc: 0.9391
 5632/48000 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.2042 - acc: 0.9402
 6912/48000 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.2010 - acc: 0.9423
 8192/48000 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.1997 - acc: 0.9425
 9600/48000 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.2016 - acc: 0.9426
11008/48000 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.2000 - acc: 0.9426
12288/48000 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.1998 - acc: 0.9427
13568/48000 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.1992 - acc: 0.9432
14848/48000 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.1969 - acc: 0.9438
16256/48000 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.1977 - acc: 0.9431
17408/48000 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.1999 - acc: 0.9425
18688/48000 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 0.2024 - acc: 0.9417
20096/48000 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 0.2029 - acc: 0.9412
21504/48000 [============>.................] - ETA: 1s - loss: 0.2034 - acc: 0.9406
22784/48000 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.2027 - acc: 0.9406
24192/48000 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.2019 - acc: 0.9409
25600/48000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.2015 - acc: 0.9413
27008/48000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.2010 - acc: 0.9414
28288/48000 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.2010 - acc: 0.9413
29696/48000 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.1997 - acc: 0.9415
31104/48000 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.1999 - acc: 0.9408
32512/48000 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.2010 - acc: 0.9402
33792/48000 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.2025 - acc: 0.9401
35200/48000 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2023 - acc: 0.9398
36608/48000 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2020 - acc: 0.9399
38016/48000 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.2030 - acc: 0.9396
39296/48000 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.2025 - acc: 0.9398
40448/48000 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.2014 - acc: 0.9402
41472/48000 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.2017 - acc: 0.9400
42496/48000 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.2010 - acc: 0.9404
43520/48000 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.2024 - acc: 0.9401
44928/48000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.2026 - acc: 0.9402
46336/48000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.2026 - acc: 0.9403
47744/48000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2033 - acc: 0.9401
48000/48000 [==============================] - 2s 43us/step - loss: 0.2036 - acc: 0.9401 - val_loss: 0.1375 - val_acc: 0.9618

在测试集上的评估效果如下:

三、完整代码

3.1 第一个不带隐层的多层感知机模型

代码语言:javascript
复制
'''这个脚本以MNIST手写数字识别为例演示无隐层的多层感知机模型在Keras中的应用'''


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



'''设置随机数种子'''
np.random.seed(42)


'''网络结构参数预定义部分'''

#定义训练轮数
NB_EPOCH = 40
#定义批尺寸
BATCH_SIZE = 128
#定义是否打印训练过程
VERBOSE = 1
#定义网络输出层神经元个数
NB_CLASSES = 10
#定义优化器
OPTIMIZER = SGD()
#定义训练集中用作验证集的数据比例
VALIDATION_SPLIT = 0.2

'''数据预处理部分'''

#因为keras中在线获取mnist数据集的方法在国内被ban,这里采用mnist.npz文件来从本地获取mnist数据
path = r'D:\anaconda\Lib\site-packages\keras\datasets\mnist.npz'

with np.load(path) as f:
    X_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    X_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']


#将格式为28X28的数据展开为1X784的结构以方便输入MLP中进行训练
RESHAPED = 784

'''将训练集与测试集重塑成维度为784,数值类型为float32的形式'''
X_train = X_train.reshape(60000, RESHAPED).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(10000, RESHAPED).astype('float32')

#归一化
X_train /= 255
X_test /= 255

#将类别训练目标向量转换为二值类别矩阵,即one-hot处理,传入单值,返回制定长度的向量表示形式
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASSES)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES)



'''网络结构搭建部分'''
#定义模型为keras中的序贯模型,即一层一层堆栈网络层,以线性的方式向后传播
model = Sequential()
#定义输入层到输出层之间的网络部分
model.add(Dense(NB_CLASSES, input_shape=(RESHAPED,)))
#为输出层添加softmax激活函数以实现多分类
model.add(Activation('softmax'))
#打印模型结构
model.summary()

#在keras中将上述简单语句定义的模型编译为tensorflow或theano中的模型形式
#这里定义了损失函数为多分类对数损失,优化器为之前定义的SGD随机梯度下降优化器,评分标准为accuracy准确率
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=OPTIMIZER,metrics=['accuracy'])

#进行训练并将模型训练历程及模型参数细节保存在history中,这里类似sklearn的方式,定义了自变量和因变量,以及批训练的尺寸,迭代次数,是否打印训练过程,验证集比例
history = model.fit(X_train ,Y_train, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=NB_EPOCH,verbose=VERBOSE,
                    validation_split=VALIDATION_SPLIT)

#在测试集上对训练好的网络性能进行评估,返回第一项为损失函数,第二项为accuracy
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=VERBOSE)

#打印损失函数和准确率
print('Test Score:',score[0])
print('Test accuracy:',score[1])

3.2 添加隐层的多层感知机

代码语言:javascript
复制
'''这个脚本以MNIST手写数字识别为例演示带有隐层的基础多层感知机模型在Keras中的应用'''

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

np.random.seed(42)


'''网络结构参数预定义部分'''

#定义训练轮数
NB_EPOCH = 40
#定义批尺寸
BATCH_SIZE = 128
#定义是否打印训练过程
VERBOSE = 1
#定义网络输出层神经元个数
NB_CLASSES = 10
#定义优化器
OPTIMIZER = SGD()
#定义训练集中用作验证集的数据比例
VALIDATION_SPLIT = 0.2
#设置隐层神经元个数
N_HIDDEN = 128

'''数据预处理部分'''

#因为keras中在线获取mnist数据集的方法在国内被ban,这里采用mnist.npz文件来从本地获取mnist数据
path = r'D:\anaconda\Lib\site-packages\keras\datasets\mnist.npz'

with np.load(path) as f:
    X_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    X_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']


#将格式为28X28的数据展开为1X784的结构以方便输入MLP中进行训练
RESHAPED = 784

X_train = X_train.reshape(60000, RESHAPED).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(10000, RESHAPED).astype('float32')

#归一化
X_train /= 255
X_test /= 255

#将类别训练目标向量转换为二值类别矩阵
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASSES)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES)



'''网络结构搭建部分'''
#定义模型为keras中的序贯模型,即一层一层堆栈网络层,以线性的方式向后传播
model = Sequential()
#定义网络中输入层与第一个隐层之间的部分
model.add(Dense(N_HIDDEN, input_shape=(RESHAPED,)))
#为第一层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#添加第二层隐层
model.add(Dense(N_HIDDEN))
#为第二层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#定义输出层
model.add(Dense(NB_CLASSES))
#为输出层添加softmax激活函数
model.add(Activation('softmax'))
#打印网络结构
model.summary()


#编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=OPTIMIZER,metrics=['accuracy'])

#训练模型并保存训练过程细节信息
history = model.fit(X_train ,Y_train, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=NB_EPOCH,verbose=VERBOSE,
                    validation_split=VALIDATION_SPLIT)
#在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=VERBOSE)

#打印损失函数及accuracy
print('Test Score:',score[0])
print('Test accuracy:',score[1])

3.3 添加Dropout层的双隐层MLP

代码语言:javascript
复制
'''这个脚本以MNIST手写数字识别为例演示带有隐层的基础多层感知机模型在Keras中的应用'''

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

np.random.seed(42)


'''网络结构参数预定义部分'''

#定义训练轮数
NB_EPOCH = 40
#定义批尺寸
BATCH_SIZE = 128
#定义是否打印训练过程
VERBOSE = 1
#定义网络输出层神经元个数
NB_CLASSES = 10
#定义优化器
OPTIMIZER = SGD()
#定义训练集中用作验证集的数据比例
VALIDATION_SPLIT = 0.2
#设置隐层神经元个数
N_HIDDEN = 128
#设置Dropout的比例
DROPOUT = 0.3

'''数据预处理部分'''

#因为keras中在线获取mnist数据集的方法在国内被ban,这里采用mnist.npz文件来从本地获取mnist数据
path = r'D:\anaconda\Lib\site-packages\keras\datasets\mnist.npz'

with np.load(path) as f:
    X_train, y_train = f['x_train'], f['y_train']
    X_test, y_test = f['x_test'], f['y_test']


#将格式为28X28的数据展开为1X784的结构以方便输入MLP中进行训练
RESHAPED = 784

X_train = X_train.reshape(60000, RESHAPED).astype('float32')
X_test = X_test.reshape(10000, RESHAPED).astype('float32')

#归一化
X_train /= 255
X_test /= 255

#将类别训练目标向量转换为二值类别矩阵
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, NB_CLASSES)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, NB_CLASSES)



'''网络结构搭建部分'''
##定义模型为keras中的序贯模型,即一层一层堆栈网络层,以线性的方式向后传播
model = Sequential()
#定义输入层与第一层隐层
model.add(Dense(N_HIDDEN, input_shape=(RESHAPED,)))
#为第一层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#为第一层隐层的输出部分添加Dropout功能,即随机把指定比例的值修改为0
model.add(Dropout(0.3))
#定义第二层隐层
model.add(Dense(N_HIDDEN))
#为第二层隐层添加非线性激活函数
model.add(Activation('relu'))
#为第二层隐层添加Dropout功能
model.add(Dropout(0.3))
#定义输出层
model.add(Dense(NB_CLASSES))
#为输出层定义softmax激活函数
model.add(Activation('softmax'))
#打印模型结构信息
model.summary()


#编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=OPTIMIZER,metrics=['accuracy'])

#训练模型并保存训练过程信息
history = model.fit(X_train ,Y_train, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=NB_EPOCH,verbose=VERBOSE,
                    validation_split=VALIDATION_SPLIT)
#在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=VERBOSE)

#打印损失函数与准确率
print('Test Score:',score[0])
print('Test accuracy:',score[1])

  以上就是本文的全部内容,如有笔误,望指出。

参考文献:Keras深度学习实战

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档