卷积神经网络代码实现（卷积神经网络编程）

本篇文章给大家谈谈卷积神经网络代码实现，以及卷积神经网络编程对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、卷积神经网络之GAN(附完整代码)
• 2、卷积神经网络结构——LeNet-5（卷积神经网络入门，Keras代码实现）
• 3、如何自己动手写卷积神经网络代码
• 4、怎样用python构建一个卷积神经网络

卷积神经网络之GAN(附完整代码)

不管何种模型，其损失函数（Loss Function）选择，将影响到训练结果质量，是机器学习模型设计的重要部分。对于判别模型，损失函数是容易定义的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数却是不容易定义的。

GAN算法原理：

1）G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。

3）在最理想的状态下，G可以生成足以“以假乱真”的图片G(z)。对于D来说，它难以判定G生成的图片究竟是不是真实的，因此D(G(z)) = 0.5。

4）这样目的就达成了：得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而判别网络D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。

2.再以理论抽象进行说明：

GAN是一种通过对抗过程估计生成模型的新框架。框架中同时训练两个模型：捕获数据分布的生成模型G，和估计样本来自训练数据的概率的判别模型D。G的训练程序是将D错误的概率最大化。可以证明在任意函数G和D的空间中，存在唯一的解决方案，使得G重现训练数据分布，而D=0.5（D判断不出真假，50%概率，跟抛硬币决定一样）。在G和D由多层感知器定义的情况下，整个系统可以用反向传播进行训练。在训练或生成样本期间，不需要任何马尔科夫链或展开的近似推理网络。实验通过对生成的样品的定性和定量评估，证明了GAN框架的潜在优势。

Goodfellow从理论上证明了该算法的收敛性。在模型收敛时，生成数据和真实数据具有相同分布，从而保证了模型效果。

GAN公式形式如下：

1）公式中x表示真实图片，z表示输入G网络的噪声，G(z)表示G网络生成的图片；

2）D(x)表示D网络判断图片是否真实的概率，因为x就是真实的，所以对于D来说，这个值越接近1越好。

3）G的目的：D(G(z))是D网络判断G生成的图片的是否真实的概率。G应该希望自己生成的图片“越接近真实越好”。也就是说，G希望D(G(z))尽可能得大，这时V(D, G)会变小。因此公式的最前面记号是min_G。

4）D的目的：D的能力越强，D(x)应该越大，D(G(x))应该越小。这时V(D,G)会变大。因此式子对于D来说是求最大max_D。

GAN训练过程：

GAN通过随机梯度下降法来训练D和G。

1)首先训练D，D希望V(G, D)越大越好，所以是加上梯度(ascending)

2)然后训练G时，G希望V(G, D)越小越好，所以是减去梯度(descending)；

GAN训练具体过程如下：

GAN算法优点：

1）使用了latent code，用以表达latent dimension、控制数据隐含关系等；

2）数据会逐渐统一；

3）不需要马尔可夫链；

4）被认为可以生成最好的样本（不过没法鉴定“好”与“不好”）；

5）只有反向传播被用来获得梯度，学习期间不需要推理；

6）各种各样的功能可以被纳入到模型中；

7）可以表示非常尖锐，甚至退化的分布。

GAN算法缺点：

1）Pg(x)没有显式表示；

2）D在训练过程中必须与G同步良好；

3）G不能被训练太多；

4）波兹曼机必须在学习步骤之间保持最新。

GAN的应用范围较广，扩展性也强，可应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。

1）图像生成：

目前GAN最常使用的地方就是图像生成，如超分辨率任务，语义分割等。

2）数据增强：

用GAN生成的图像来做数据增强。主要解决的问题是a)对于小数据集，数据量不足，可以生成一些数据；b)用原始数据训练一个GAN，GAN生成的数据label不同类别。

GAN生成式对抗网络是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具有前景的方法之一，值得深入研究。GAN生成式对抗网络的模型至少包括两个模块：G模型-生成模型和D模型-判别模型。两者互相博弈学习产生相当好的输出结果。GAN算法应用范围较广，扩展性也强，可应用于图像生成、数据增强和图像处理等领域。

卷积神经网络结构——LeNet-5（卷积神经网络入门，Keras代码实现）

要深入理解卷积神经网络的结构，我们需要追根溯源，只有这样才能更好的理解 CNN 网络。

1998年 LeCun 和 Bengio 等人利用 LeNet-5 网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法，从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大门。据说，一开始美国银行的手写体数字识别就是用的这个算法。

Gradient -Based Learing Applied to Document Recognition

论文有点长，46页，估计很难读下来。

LeCun 做了一些网页展示，有兴趣可以去浏览。

上图是 LeCun 原论文中 LeNet-5 的结构图。

如何自己动手写卷积神经网络代码

没有卷积神经网络的说法，只有卷积核的说法。电脑图像处理的真正价值在于：一旦图像存储在电脑上，就可以对图像进行各种有效的处理。如减小像素的颜色值，可以解决曝光过度的问题，模糊的图像也可以进行锐化处理，清晰的图像可以使用模糊处理模拟摄像机滤色镜产生的柔和效果。用Photoshop等图像处理，施展的魔法几乎是无止境的。四种基本图像处理效果是模糊、锐化、浮雕和水彩。?这些效果是不难实现的，它们的奥妙部分是一个称为卷积核的小矩阵。这个3*3的核含有九个系数。为了变换图像中的一个像素，首先用卷积核中心的系数乘以这个像素值，再用卷积核中其它八个系数分别乘以像素周围的八个像素，最后把这九个乘积相加，结果作为这个像素的值。对图像中的每个像素都重复这一过程，对图像进行了过滤。采用不同的卷积核，就可以得到不同的处理效果。?用PhotoshopCS6，可以很方便地对图像进行处理。模糊处理——模糊的卷积核由一组系数构成，每个系数都小于1，但它们的和恰好等于1，每个像素都吸收了周围像素的颜色，每个像素的颜色分散给了它周围的像素，最后得到的图像中，一些刺目的边缘变得柔和。锐化卷积核中心的系数大于1，周围八个系数和的绝对值比中间系数小1，这将扩大一个像素与之周围像素颜色之间的差异，最后得到的图像比原来的图像更清晰。浮雕卷积核中的系数累加和等于零，背景像素的值为零，非背景像素的值为非零值。照片上的图案好像金属表面的浮雕一样，轮廓似乎凸出于其表面。要进行水彩处理，首先要对图像中的色彩进行平滑处理，把每个像素的颜色值和它周围的二十四个相邻的像素颜色值放在一个表中，然后由小到大排序，把表中间的一个颜色值作为这个像素的颜色值。然后用锐化卷积核对图像中的每个像素进行处理，以使得轮廓更加突出，最后得到的图像很像一幅水彩画。我们把一些图像处理技术结合起来使用，就能产生一些不常见的光学效果，例如光晕等等。希望我能帮助你解疑释惑。

怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便

首先安装anaconda，然后通过pip安装keras

以下转自wphh的博客。

#coding:utf-8

'''

    GPU run command:

        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py

    CPU run command:

        python cnn.py

2016.06.06更新：

这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些简单的教程。

现在keras的API也发生了一些的变化，建议及推荐直接上keras.io看更加详细的教程。

'''

#导入各种用到的模块组件

from __future__ import absolute_import

from __future__ import print_function

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

from keras.models import Sequential

from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten

from keras.layers.advanced_activations import PReLU

from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D

from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad

from keras.utils import np_utils, generic_utils

from six.moves import range

from data import load_data

import random

import numpy as np

np.random.seed(1024)  # for reproducibility

#加载数据

data, label = load_data()

#打乱数据

index = [i for i in range(len(data))]

random.shuffle(index)

data = data[index]

label = label[index]

print(data.shape[0], ' samples')

#label为0~9共10个类别，keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数

label = np_utils.to_categorical(label, 10)

###############

#开始建立CNN模型

###############

#生成一个model

model = Sequential()

#第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。

#border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：

#激活函数用tanh

#你还可以在model.add(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))

model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28))) 

model.add(Activation('tanh'))

#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数

#激活函数用tanh

#采用maxpooling，poolsize为(2,2)

model.add(Convolution2D(8, 3, 3, border_mode='valid'))

model.add(Activation('tanh'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

#第三个卷积层，16个卷积核，每个卷积核大小3*3

#激活函数用tanh

#采用maxpooling，poolsize为(2,2)

model.add(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid')) 

model.add(Activation('relu'))

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

#全连接层，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。

#Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4

#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, init='normal'))

model.add(Activation('tanh'))

#Softmax分类，输出是10类别

model.add(Dense(10, init='normal'))

model.add(Activation('softmax'))

#############

#开始训练模型

##############

#使用SGD + momentum

#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)

sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])

#调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．

#数据经过随机打乱shuffle=True。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy。

#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集。

model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)

"""

#使用data augmentation的方法

#一些参数和调用的方法，请看文档

datagen = ImageDataGenerator(

        featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset

        samplewise_center=False, # set each sample mean to 0

        featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset

        samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std

        zca_whitening=False, # apply ZCA whitening

        rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)

        width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)

        height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)

        horizontal_flip=True, # randomly flip images

        vertical_flip=False) # randomly flip images

# compute quantities required for featurewise normalization 

# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)

datagen.fit(data)

for e in range(nb_epoch):

    print('-'*40)

    print('Epoch', e)

    print('-'*40)

    print("Training...")

    # batch train with realtime data augmentation

    progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])

    for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):

        loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)

        progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )

"""

关于卷积神经网络代码实现和卷积神经网络编程的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。