深度学习之手写数字识别——用bp神经网络实现

叁歲伎倆 2021-12-09 00:15 377阅读 0赞

## 任务 ##

设计一个bp神经网络是实现对MNIST手写数字集的识别任务。  
网路结构**包含一个输入层、一个隐层和一个输出层。** 其实总共只有两个层级结构。

## 包、数据集载入 ##

我们使用tensorflow来简化我们的操作。

import tensorflow as tf
    import numpy as np
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    
    # 载入数据集
    data = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True)

## 层级结构设计 ##

输入层中输入的张量设为x，类型为32位浮点型，x以占位符形式定义，并且其维度为784。并且每次迭代样本个数并不确定，主要由迭代batch的大小决定。

x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784])

隐层牵涉到权值参数与偏置项的设定。在未运行算法之前，需要对权重参数与偏置项进行初始化。  
为防止权重参数恒为0，我们采用tensorflow的内置方法，将权重参数初始化为拥有固定标准差的高斯分布的张量，方法如下：

def weight_variable(shape):
        #权重的初始化
        initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
        return tf.Variable(initial)

对于偏置项，我们可以直接将其初始化为某一固定常量，方法如下：

def bias_variable(shape):
        #偏置项的初始化
        initial = tf.constant(0.5, shape=shape)
        return tf.Variable(initial)

为了增强模型的复杂度，令其拥有较强的识别能力，定义一个隐层来对输入的图像数据（28\*28\*1）进行相应的非线性映射和梯度传播。

为了防止命名冲突也为了代码逻辑清晰，设立两个命名空间来存储对应变量，其中隐层1位于命名空间hidden\_layer中，输出层位于命名空间output\_layer中。

hidden\_layer、output\_layer中分别牵涉到变量w1、b1、w2、b2，分别代表隐层的突触权重、偏置项，输出层的突触权重、偏置项。激活函数设定为relu函数，隐层末尾添加dropout来随机的断开连接。

在经过两个层级结构的计算和映射之后，将得到一个预测结果。故输出层是一个由softmax函数作为输出单元，最终输出是一个含10个概率值的行向量。设输出为y，则y的得出将根据上一个隐层计算出的张量L1得出，实现代码如下：

# 定义神经网络结构
    def bp_nn(x, keep_prob):
    
        with tf.name_scope('hidden_layer'):
    	    w1 = weight_varibal([784, 500])
    	    b1 = bias_variabl([500])
    	    h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)
    	    L1 = tf.nn.dropout(h1, keep_prob=keep_prob)
    	    
        with tf.name_scope('output_layer'):
    	    w2 = weight_varibal([500, 10])
    	    b2 = bias_variabl([10])
    	    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(L1, w2) + b2)
     
        return y

## 实现过程 ##

在定义好了层级结构之后，我们还需要定义超参数、标签、梯度下降优化器、损失函数等。  
代码如下：

# dropout随机断开的概率
    keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
    
    # 标签
    y_ = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 10])
    
    # 最终预测值
    y = bp_nn(x, keep_prob)
    
    # 定义交叉熵损失函数
    cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
    
    # 梯度下降优化目标函数
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(cross_entropy)
    
    # 这是我们算法运行过程中需要判断的模型准确率
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

要知道tensorflow是基于运算图的框架，所以我们在定义了一系列占位符、操作、变量等tensor后，需要在会话里跑起来，不断地迭代！  
迭代代码如下：

with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        
        for i in range(10000):
            
            x_batch, y_batch = data.train.next_batch(100)
            
            sess.run(train_step, feed_dict={ x: x_batch, y_: y_batch, keep_prob: 0.8,})
            
            if i % 1000 == 0:
                train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={ x: x_batch, y_:y_batch, keep_prob:1.0})
                print('精度' + str(train_accuracy))
                
        print('-----------------------载入测试集----------------------')
        acc = []
        for i in range(1000):
            
            batch = data.test.next_batch(100)
            
            test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={ x: batch[0], y_:batch[1], keep_prob:1.0})
            
            acc.append(test_accuracy)
        
        mean_accuracy = np.mean(acc)
        
        print(mean_accuracy)

最终输出如下：

> 精度0.25  
> 精度0.95  
> 精度0.99  
> 精度1.0  
> 精度0.99  
> 精度0.98  
> 精度0.98  
> 精度1.0  
> 精度0.99  
> 精度0.99  
> \-----------------------载入测试集----------------------  
> 0.97859997

精度不断上升，并在dropout的作用下，并不稳定。最终测试集上的精度达到0.98。  
我们将损失函数的变化记录在tensorboard中，变化如下图所示，可以看出来loss呈现明显下降趋势。  
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## 改进 ##

为了进一步提升模型准确率，我将在下一篇文章中采用卷积神经网络（CNN）来解决该问题。

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