手动搭建BP神经网络

luxuantao

发布于 2021-02-24 11:24:55

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发布于 2021-02-24 11:24:55

文章被收录于专栏：Fdu弟中弟Fdu弟中弟

人工智能的最后一次作业，搭建BP神经网络实现手写体数字识别。

数据集介绍

数据集采用著名的MNIST数据集，来自美国国家标准与技术研究所，由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局的工作人员。测试集也是同样比例的手写数字数据。

它包含了四个部分：前两个文件为训练集，后两个文件为测试集。

-数字样本	-数字标签
Training set images:train-images-idx3-ubyte.gz (包含60,000个样本)	Training set labels:train-labels-idx1-ubyte.gz (包含60,000个标签)
Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (包含10,000个样本)	Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (包含10,000个标签)

算法描述

BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差最小，其结构包括输入层、隐藏层和输出层。

本实验中，对于每一张手写图片，我先把它处理成一个28 * 28 的01矩阵，其中1代表数字的笔画着色部分，0则代表空白。然后我们把该矩阵，扁平成一个784维的输入向量，输入到输入层。经过隐藏层到达输出层时，是一个10维的输出向量，每一位分别对应是数字0~9的可能性。通过比较输出层的实际输出与期望输出，进行反向反馈调节，并循环重复上述步骤直到达到指定迭代次数。

代码

代码并不是很长，我用c++进行实现。

BP.h文件

#ifndef BP_H_INCLUDED
#define BP_H_INCLUDED

const int INPUT_LAYER = 784; //输入层维度
const int HIDDEN_LAYER = 40; //隐含层维度
const int OUTPUT_LAYER = 10; //输出层维度
const double LEARN_RATE = 0.3; //学习率
const int TRAIN_TIMES = 10; //迭代训练次数

class BP
{
private:
    int input_array[INPUT_LAYER]; //输入向量
    int aim_array[OUTPUT_LAYER]; //目标结果
    double weight1_array[INPUT_LAYER][HIDDEN_LAYER]; //输入层与隐含层之间的权重
    double weight2_array[HIDDEN_LAYER][OUTPUT_LAYER]; //隐含层与输出层之间的权重
    double output1_array[HIDDEN_LAYER]; //隐含层输出
    double output2_array[OUTPUT_LAYER]; //输出层输出
    double deviation1_array[HIDDEN_LAYER]; //隐含层误差
    double deviation2_array[OUTPUT_LAYER]; //输出层误差
    double threshold1_array[HIDDEN_LAYER]; //隐含层阈值
    double threshold2_array[OUTPUT_LAYER]; //输出层阈值

public:
    void Init(); //初始化各参数
    double Sigmoid(double x); //sigmoid激活函数
    void GetOutput1(); //得到隐含层输出
    void GetOutput2(); //得到输出层输出
    void GetDeviation1(); //得到隐含层误差
    void GetDeviation2(); //得到输出层误差
    void Feedback1(); //反馈输入层与隐含层之间的权重
    void Feedback2(); //反馈隐含层与输出层之间的权重
    void Train(); //训练
    void Test(); //测试
};

#endif // BP_H_INCLUDED

BP.cpp文件

#include <bits/stdc++.h>
#include "BP.h"

using namespace std;

//初始化各参数
void BP::Init()
{
    srand(time(NULL));
    for (int i = 0; i < INPUT_LAYER; i++)
        for (int j = 0; j < HIDDEN_LAYER; j++)
            weight1_array[i][j] = rand()/(double)(RAND_MAX) * 2 - 1;

    for (int i = 0; i < HIDDEN_LAYER; i++)
        for (int j = 0; j < OUTPUT_LAYER; j++)
            weight2_array[i][j] = rand()/(double)(RAND_MAX) * 2 - 1;

    for (int i = 0; i < HIDDEN_LAYER; i++)
        threshold1_array[i] = rand()/(double)(RAND_MAX) * 2 - 1;

    for (int i = 0; i < OUTPUT_LAYER; i++)
        threshold2_array[i] = rand()/(double)(RAND_MAX) * 2 - 1;
}

//sigmoid激活函数
double BP::Sigmoid(double x)
{
    return 1.0 / (1.0 + exp(-x));
}

//得到隐含层输出
void BP::GetOutput1()
{
    for (int j = 0; j < HIDDEN_LAYER; j++)
    {
        double total = threshold1_array[j];
        for (int i = 0; i < INPUT_LAYER; i++)
            total += input_array[i] * weight1_array[i][j];
        output1_array[j] = Sigmoid(total);
    }
}

//得到输出层输出
void BP::GetOutput2()
{
    for (int j = 0; j < OUTPUT_LAYER; j++)
    {
        double total = threshold2_array[j];
        for (int i = 0; i < HIDDEN_LAYER; i++)
            total += output1_array[i] * weight2_array[i][j];
        output2_array[j] = Sigmoid(total);
    }
}

//得到隐含层误差
void BP::GetDeviation1()
{
    for (int i = 0; i < HIDDEN_LAYER; i++)
    {
        double total = 0;
        for (int j = 0; j < OUTPUT_LAYER; j++)
            total += weight2_array[i][j] * deviation2_array[j];
        deviation1_array[i] = (output1_array[i]) * (1.0 - output1_array[i]) * total;
    }
}

//得到输出层误差
void BP::GetDeviation2()
{
    for (int i = 0; i < OUTPUT_LAYER; i++)
        deviation2_array[i] = (output2_array[i]) * (1.0 - output2_array[i]) * (output2_array[i] - aim_array[i]);
}

//反馈输入层与隐含层之间的权重
void BP::Feedback1()
{
    for (int j = 0; j < HIDDEN_LAYER; j++)
    {
        threshold1_array[j] -= LEARN_RATE * deviation1_array[j];
        for (int i = 0; i < INPUT_LAYER; i++)
            weight1_array[i][j] = weight1_array[i][j] - LEARN_RATE * input_array[i] * deviation1_array[j];
    }
}

//反馈隐含层与输出层之间的权重
void BP::Feedback2()
{
    for (int j = 0; j < OUTPUT_LAYER; j++)
    {
        threshold2_array[j] = threshold2_array[j] - LEARN_RATE * deviation2_array[j];
        for (int i = 0; i < HIDDEN_LAYER; i++)
            weight2_array[i][j] = weight2_array[i][j] - LEARN_RATE * output1_array[i] * deviation2_array[j];
    }
}

//训练
void BP::Train()
{
    FILE *train_images;
    FILE *train_labels;
    train_images = fopen("train-images.idx3-ubyte", "rb");
    train_labels = fopen("train-labels.idx1-ubyte", "rb");
    unsigned char image[INPUT_LAYER];
    unsigned char label[OUTPUT_LAYER];
    unsigned char temp[100];
    //读取文件开头
    fread(temp, 1, 16, train_images);
    fread(temp, 1, 8, train_labels);
    int times = 0; //当前训练了几次
    cout << "开始训练..." << endl << endl;
    while (!feof(train_images) && !feof(train_labels))
    {
        fread(image, 1, INPUT_LAYER, train_images);
        fread(label, 1, 1, train_labels);
        //设置输入向量
        for (int i = 0; i < INPUT_LAYER; i++)
        {
            if((unsigned int)image[i] < 64)
                input_array[i] = 0;
            else
                input_array[i] = 1;
        }
        //设置目标值
        int index = (unsigned int)label[0];
        memset(aim_array, 0, sizeof(aim_array));
        aim_array[index] = 1;
        GetOutput1(); //得到隐含层输出
        GetOutput2(); //得到输出层输出
        GetDeviation2(); //得到输出层误差
        GetDeviation1(); //得到隐含层误差
        Feedback1(); //反馈输入层与隐含层之间的权重
        Feedback2(); //反馈隐含层与输出层之间的权重
        ++times;
        if(times % 2000 == 0)
            cout << "已训练 " << times << "组" << endl;
        if(times % 10000 == 0) //每10000组就测试一下
            Test();
    }
}

//测试
void BP::Test()
{
    FILE *test_images;
    FILE *test_labels;
    test_images = fopen("t10k-images.idx3-ubyte", "rb");
    test_labels = fopen("t10k-labels.idx1-ubyte", "rb");
    unsigned char image[784];
    unsigned char label[10];
    unsigned char temp[100];
    //读取文件开头
    fread(temp, 1, 16, test_images);
    fread(temp, 1, 8, test_labels);
    int total_times = 0; //当前测试了几次
    int success_times = 0; //当前正确了几次
    cout << "开始测试..." << endl;
    while (!feof(test_images) && !feof(test_labels))
    {
        fread(image, 1, INPUT_LAYER, test_images);
        fread(label, 1, 1, test_labels);
        //设置输入向量
        for (int i = 0; i < INPUT_LAYER; i++)
        {
            if ((unsigned int)image[i] < 64)
                input_array[i] = 0;
            else
                input_array[i] = 1;
        }
        //设置目标值
        memset(aim_array, 0, sizeof(aim_array));
        int index = (unsigned int)label[0];
        aim_array[index] = 1;
        GetOutput1(); //得到隐含层输出
        GetOutput2(); //得到输出层输出
        //以输出结果中最大的那个值所对应的数字作为预测的数字
        double maxn = -99999999;
        int max_index = 0;
        for (int i = 0; i < OUTPUT_LAYER; i++)
        {
            if (output2_array[i] > maxn)
            {
                maxn = output2_array[i];
                max_index = i;
            }
        }
        //如果预测正确
        if (aim_array[max_index] == 1)
            ++success_times;
        ++total_times;
        if(total_times % 2000 == 0)
            cout << "已测试：" << total_times << "组" << endl;
    }
    cout << "正确率: " << 100.0 * success_times / total_times << "%" << endl << endl;
    cout << "*************************" << endl << endl;
}

int main(int argc, char * argv[])
{
    BP bp;
    bp.Init();
    //训练数据反复利用TRAIN_TIMES次
    for(int i = 0; i < TRAIN_TIMES; i++)
    {
        cout << "开始第" << i + 1 << "轮迭代" << endl << endl;
        bp.Train();
    }
    return 0;
}

算法分析

本实验中，BP神经网络中人为可调的参数就两个，一个是隐含层维度，还有一个是学习率。隐含层维度影响了程序判断的正确性，同时也影响着程序运行的时间。学习率的设置也很有讲究，过小会导致收敛过慢以及陷入局部最优，过大会使得结果发生震荡。

此外，由于BP神经网络在训练时有遗忘旧样本的趋势，所以对于60000组测试数据，我进行了反复利用，设置了迭代次数，使得正确率可以进一步提高，但也不可避免地增加了程序的运行时间。

实验结果

每一轮迭代都完整的使用了60000组训练数据，每训练10000组训练数据，就进行一次测试，取最佳准确率。

- 第几轮迭代	- 最佳准确率
1	92.22%
2	93.64%
3	94.13%
4	94.47%
5	94.69%

可以发现，正确率的增长逐渐变得缓慢，程序的运行时间也要相应的加长。

可以改进的地方

由于60000组训练数据被反复训练，所以时间久了会出现过拟合现象，这可以通过画出”学习曲线”来观测，具体可以借鉴吴恩达老师的课程。解决的办法是每次随机地从60000组数据中抽取一部分进行训练，而不是60000组按顺序循环。

此外，学习率我设为了固定值，其实可以根据训练的推进逐步变小，可以达到更好的效果。

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原始发表：2018-07-29，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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