CNN 卷秩神经网络快速入门案例 1-Keras+cifar10 数据集

~

探索色彩王国：CNN卷秩神经网络在CIFAR-10数据集上的实战之旅

CIFAR-10，这个视觉算法的试金石，蕴含着10类色彩斑斓的32x32像素RGB图像，总计6万张，每类6000张，是检验深度学习模型性能的黄金标准。官方提供的基准成绩揭示了未增强和增强技术下的误差率，分别为18%和11%。现在，让我们踏上构建CNN模型的奇妙之旅，一步步揭示CIFAR-10的奥秘。

数据加载与预处理

首先，通过cifar10.load_data()命令，我们轻松获取训练集与测试集，对图像像素进行归一化，确保它们处于0-1的区间，并进行独热编码，将类别标签转化为二进制形式。

设计简约而强大的CNN

接下来，我们设计一个基础的卷积神经网络架构，它融合了卷积层的特征提取与池化层的降维，以及全连接层的分类能力。选用Adam优化算法和交叉熵作为损失函数，它们共同驱动模型的高效学习。

走进Colab实战

在Google Colab的环境中，我们执行以下步骤：

1. 库引入：导入必要的深度学习库，如Keras和相关辅助工具。


2. 数据加载：使用内置函数加载CIFAR-10数据，数据的每一个细节都等待着我们去探索。


3. 预处理步骤：归一化图像，确保每个像素值落在0-1之间，然后进行独热编码，将标签转化为模型能够理解的矩阵形式。


4. 模型构建：定义一个结构紧凑的CNN，包含3个卷积层和2个全连接层，开始构筑我们的视觉识别神经网络。


5. 模型编译：设置批量大小为64，决定训练效率，然后启动10个周期的训练旅程。

数据预处理的魔法在于，它将原始图像转化为模型可以理解的输入，而模型的训练则将转化为精准的预测能力。

深度洞察：模型性能

训练结束后，我们关注的焦点在于模型的测试准确度，它揭示了模型在未知数据上的表现，测试准确度: {test_acc}%。这个数字是衡量模型学习能力的关键指标。

至此，我们的CNN之旅告一段落，每个细节都见证了从数据到预测的强大转变。CIFAR-10不仅是数据集，更是我们学习和实践深度学习的练兵场。

全文结束

---

桐梓县15044805611： 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要 - ？
缑冯丹莪： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...

桐梓县15044805611： CNN神经网络给图像分类(Matlab)？
缑冯丹莪： 1. 你要看你的图像是什么.如果是彩色数字,先转成灰度.用MNIST训练网络.如果是各种主题,用彩色的imageNET训练.如果你的数据量大到足以与数据集媲美,那么直接用你的数据训练网络即可.在流行的数据集上训练完,你需要固定卷...

桐梓县15044805611： 如何理解卷积神经网络中的权值共享 - ？
缑冯丹莪： 简单谈谈自己的理解吧.池化:把很多数据用最大值或者平均值代替.目的是降低数据量.卷积:把数据通过一个卷积核变化成特征,便于后面的分离.计算方式与信号系统中的相同.

桐梓县15044805611： 假设面试官什么都不懂,详细解释cnn的原理 - ？
缑冯丹莪： 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法.20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网...

桐梓县15044805611： 神经网络(深度学习)的几个基础概念 - ？
缑冯丹莪： 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种.传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层.其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适.而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级.输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值.特征是人工挑选.深度学习做的步骤是 信号->特征->值. 特征是由网络自己选择.

桐梓县15044805611： 如何理解CNN神经网络里的反向传播backpropagation,bp算法 - ？
缑冯丹莪： 类比来说类似于 几个人站成一排 第一个人看一幅画(输入数据),描述给第二个人(隐层)……依此类推,到最后一个人(输出)的时候,画出来的画肯定不能看了(误差较大).反向传播就是,把画拿给最后一个人看(求取误差),然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里(权值修正).

桐梓县15044805611： 如何用c++在mnist上实现一个简单的卷积神经网络,有哪些参考资料 - ？
缑冯丹莪： SVM方面,首选的肯定是LIBSVM这个库,应该是应用最广的机器学习库了.下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧!1. convnetjs - Star:2200+ 实现了卷积神经网络,可以用来做分类,回归,强化学习等.2. DeepLearn Toolbox - Star:...

桐梓县15044805611： “深度学习”和“多层神经网络”的区别 - ？
缑冯丹莪： “深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系.深度学习的网络结构是多层神经网络的一种.深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.广义...

桐梓县15044805611： cnn 人脸识别 如何判断是谁 - ？
缑冯丹莪： CNN卷积神经网络是一种深度模型.它其实老早就已经可以成功训练并且应用了(最近可能deep learning太火了,CNNs也往这里面靠.虽然CNNs也属于多层神经网络架构,但把它置身于DL家族,还是有不少人保留自己的理解的). 它在原始的输入中应用可训练的滤波器trainable filters和局部邻域池化操作local neighborhood pooling operations,得到一个分级的且逐渐复杂的特征表示.有实践表示,如果采用合适的规则化项来训练,它可以达到非常好的效果.CNN还让人青睐的一点就是它会对例如姿势、光照和复杂背景存在不变性.

桐梓县15044805611： 如何计算卷积神经网络中接受野尺寸 - ？
缑冯丹莪： #Compute input size that leads to a 1x1 output size, among other things# [filter size, stride, padding]convnet =[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0],[6,1,0]] layer_name = ['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5','pool5...