[人工智能]深度学习100例-卷积神经网络（LeNet-5）深度学习里的“Hello Word” | 第22天

大家好，我是「K同学啊 」！

前几天翻译了一篇讲十大CNN结构的文章（「多图」图解10大CNN架构），原作者思路十分清晰，从时间线上，将近年来CNN发展过程中一些比较重要的网络模型做了一一介绍。我发现其中好像有几个网络模型并没有在《深度学习100例》出现，接下一段时间我将围绕这些网络模型进行实战讲解。

在90年代，由于支持向量机（Support Vecotr Machine，SVM）等算法的发展，深度学习的发展受到了很大的阻碍（尽管Geoffery Hinton在1986年发明的BP算法（Backpropagation）解决了神经网络的非线性分类学习的问题，但梯度消失的问题没有得到很好的解决）。但Yann LeCun等人坚持不懈，依然在该领域苦苦研究。1998年，Yann LeCun提出了LeNet-5网络。LeNet-5被誉为是卷积神经网络的“Hello Word”，足以见其重要性。

LeNet-5 是最简单的架构之一。它有 2 个卷积层和 3 个全连接层（LeNet-5 中的“5”——神经网络的名称通常来自于它们所具有的卷积层和全连接层的数量）。我们现在所知道的平均池化层被称为子采样层，它具有可训练的权重。这个架构有大约60,000 个参数。

📝刊物

• 论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
• 作者：Yann LeCun、Léon Bottou、Yoshua Bengio 和 Patrick Haffner
• 发表于： IEEE Proceedings of the IEEE (1998)

🚀 我的环境：

• 语言环境：Python3.6.5
• 编译器：jupyter notebook
• 深度学习环境：TensorFlow2.4.1
• 显卡（GPU）：NVIDIA GeForce RTX 3080

🚀 来自专栏：《深度学习100例》

如果你是一名深度学习小白可以先看看我这个专门为你写的专栏：《小白入门深度学习》

一、前期工作

1. 设置GPU

如果使用的是CPU可以忽略这步

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPU
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")

2. 导入数据

from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import os,PIL
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

3. 归一化

# 将像素的值标准化至0到1的区间内。
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape

((50000, 32, 32, 3), (10000, 32, 32, 3), (50000, 1), (10000, 1))

4. 可视化

class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer','dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

plt.figure(figsize=(20,10))
for i in range(40):
    plt.subplot(5,10,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])
plt.show()

二、构建CNN网络

batch = 32
model = keras.Sequential([
    # 卷积层1
    keras.layers.Conv2D(6, 5),                         # 使用6个5*5的卷积核对单通道32*32的图片进行卷积，结果得到6个28*28的特征图
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), # 对28*28的特征图进行2*2最大池化，得到14*14的特征图
    keras.layers.ReLU(),                               # ReLU激活函数 
    # 卷积层2
    keras.layers.Conv2D(16, 5),                        # 使用16个5*5的卷积核对6通道14*14的图片进行卷积，结果得到16个10*10的特征图
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), # 对10*10的特征图进行2*2最大池化，得到5*5的特征图
    keras.layers.ReLU(),                               # ReLU激活函数
    # 卷积层3
    keras.layers.Conv2D(120, 5),  # 使用120个5*5的卷积核对16通道5*5的图片进行卷积，结果得到120个1*1的特征图
    keras.layers.ReLU(),          # ReLU激活函数
    # 将 (None, 1, 1, 120) 的下采样图片拉伸成 (None, 120) 的形状
    keras.layers.Flatten(),
    # 全连接层1
    keras.layers.Dense(84, activation='relu'),    # 32*84
    # 全连接层2
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  # 32*10
])
model.build(input_shape=(batch, 32, 32, 3))
model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d (Conv2D)              (32, 28, 28, 6)           456       
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) (32, 14, 14, 6)           0         
_________________________________________________________________
re_lu (ReLU)                 (32, 14, 14, 6)           0         
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (32, 10, 10, 16)          2416      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (32, 5, 5, 16)            0         
_________________________________________________________________
re_lu_1 (ReLU)               (32, 5, 5, 16)            0         
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (32, 1, 1, 120)           48120     
_________________________________________________________________
re_lu_2 (ReLU)               (32, 1, 1, 120)           0         
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (32, 120)                 0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (32, 84)                  10164     
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (32, 10)                  850       
=================================================================
Total params: 62,006
Trainable params: 62,006
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

三、编译

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

四、训练模型

epochs = 20

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=epochs,
                    validation_data=(test_images, test_labels))

Epoch 1/20
1563/1563 [==============================] - 23s 14ms/step - loss: 1.8339 - accuracy: 0.3194 - val_loss: 1.4007 - val_accuracy: 0.4835
Epoch 2/20
1563/1563 [==============================] - 21s 13ms/step - loss: 1.3719 - accuracy: 0.5025 - val_loss: 1.3414 - val_accuracy: 0.5132
Epoch 3/20
1563/1563 [==============================] - 21s 13ms/step - loss: 1.2513 - accuracy: 0.5491 - val_loss: 
......
Epoch 18/20
1563/1563 [==============================] - 25s 16ms/step - loss: 0.7382 - accuracy: 0.7391 - val_loss: 1.1993 - val_accuracy: 0.6142
Epoch 19/20
1563/1563 [==============================] - 24s 15ms/step - loss: 0.7124 - accuracy: 0.7442 - val_loss: 1.2107 - val_accuracy: 0.6104
Epoch 20/20
1563/1563 [==============================] - 23s 15ms/step - loss: 0.6981 - accuracy: 0.7543 - val_loss: 1.1922 - val_accuracy: 0.6148

五、预测

plt.imshow(test_images[1])

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1a44e6b5490>

import numpy as np

pre = model.predict(test_images)
print(class_names[np.argmax(pre[1])])

ship

六、模型评估

1. Accuracy与Loss图

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']

loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)

plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

作为早期的网络模型，LeNet-5的不足（过拟合）也在这里体现出来了，也正是这些不完美才有了CNN后面的发展。

2. 混淆矩阵

Seaborn 是一个画图库，它基于 Matplotlib 核心库进行了更高阶的 API 封装，可以让你轻松地画出更漂亮的图形。Seaborn 的漂亮主要体现在配色更加舒服、以及图形元素的样式更加细腻。

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 定义一个绘制混淆矩阵图的函数
def plot_cm(labels, predictions):
    
    # 生成混淆矩阵
    conf_numpy = confusion_matrix(labels, predictions)
    # 将矩阵转化为 DataFrame
    conf_df = pd.DataFrame(conf_numpy, index=class_names ,columns=class_names)  
    
    plt.figure(figsize=(8,7))
    
    sns.heatmap(conf_df, annot=True, fmt="d", cmap="BuPu")
    
    plt.title('混淆矩阵@K同学啊',fontsize=15)
    plt.ylabel('真实值',fontsize=14)
    plt.xlabel('预测值',fontsize=14)

val_pre   = []
val_label = []

#这里可以取部分验证数据生成混淆矩阵
for image, label in zip(test_images[:200], test_labels[:200]):
    # 需要给图片增加一个维度
    img_array = tf.expand_dims(image, 0) 
    # 使用模型预测图片
    prediction = model.predict(img_array)

    val_pre.append(class_names[np.argmax(prediction)])
    val_label.append(class_names[label[0]])

plot_cm(val_label, val_pre)

七、同系列作品

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1. 小白入门深度学习 | 第一篇：配置深度学习环境
2. 小白入门深度学习 | 第二篇：编译器的使用-Jupyter Notebook
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🚀 本文选自专栏：《深度学习100例》

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