lovebet爱博体育读书笔记TF029

优异数据集CIFA本田UR-V-10,五千0张32×32彩色图像,陶冶集四千0张,测量检验集一千0张。标明10类,每类图片伍仟张。airplance、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck。未有别的重叠。CIFALacrosse-100,100类申明。深度学习之父
吉优ffrey Hinton和学生Alex Krizhevsky、Vinod Nair采摘。图片源于80 million
tiny images数据集。State-of-the-art
3.5%错误率,GPU陶冶十几钟头。详细Benchmark和排名在
http://rodrigob.github.io/are\_we\_there\_yet/build/classification\_datasets\_results.html
。LeCun,现存卷积神经互连网已经缓慢解决CIFATiguan-10数据集难题。

基于亚历克斯 cuda-convnet模型修改,两千个batch,每种batch
1二十五个样本,达到73%精确率。GTX1080单显卡几十秒模型陶冶时间。CPU慢非常多。如用100k
batch
结合学习进程decay(每隔一段时间下跌学习速率三个比率),正确率可到86%。模型练习参数100万个,预测四则运算总数两千万次。对weights进行L2正则化。图片翻转、随机剪切等数码增进,创立更八种本。每一种卷积-最大池化层后用LPAJERON层,巩固模型泛化手艺。

下载TensorFlow Models库,使用当中提供CIFAOdyssey-10数据类。git clone
https://github.com/tensorflow/models.git。models/tutorials/image/cifar10。

载入常用库,NumPy、time,TensorFlow Models自动下载、读取CIFA途达-10数据类。

定义batch_size,演练轮数max_steps,下载CIFA途乐-10数据暗中同意路径。

概念最早化weight函数,tf.truncated_normal截断正态布满早先化权重。Weight加L2
loss ,做L2
正则化。减弱特征或处以不主要特征权重,减轻特征过多导致过拟合。正则化援助找到该处以的本性权重。为使用有些特征,需付出loss代价。L1正则创立疏弃特征,大多数无用特征权重被置0。L2正则让特征权重不过大,特征权重较平均。wl调控L2
loss大小,tf.nn.l2_loss函数总结weight L2 loss,tf.multiply L2 loss
乘以wl,得最终 weight loss。tf.add_to_collection weight
loss统一存在collection losses,总括神经网络总体loss使用。

用cifar10类下载数据集,解压、张开到暗中同意地点。

用cifar10_input类
distorted_inputs函数发生磨练多少,包括特征、label,再次来到封装tensor,每回执行生成三个batch_size数量样本。Data
Augmentation(数据增进),cifar10_input.distorted_inputs函数,随机水平翻转(tf.image.random_flip_left_right)、随机剪切一块24×24图纸(tf.random_crop)、设置随机亮度相比较度(tf.image.random_brightness、tf.image.random_contrast),数据标准(tf.image.per_image_whitening,数据减均值,除方差,保证数据零均值,方差1)。得到更两种本,带噪声,一张图片样本变多张图片,扩张样本量,升高正确率。数据增进操作消耗多量CPU时间,distored_inputs用十八个单身线程加速职责,函数内部产生线程池,通过TensorFlow
queue调整。

用cifar10_input.inputs函数生成测量试验数据,裁剪图片正中间24×24大小区块,数据规范。

创制输入数据placeholderx,特征、label。设定placeholder数据尺寸,batch_size定义互联网布局要用,数据尺寸第一个值样本条数要求事先设定,无法设None。数据尺寸的图片尺寸为24×24,裁剪后大小,颜色通道数3,彩色CRUISERGB三通道。

率先个卷积层,variable_with_weight_loss
函数创建卷积核参数初步化。卷积核大小5×5,3个颜色通道,陆12个卷积核,设置weight开首化函数标准差0.05。wl(weight
loss)设0。tf.nn.conv2d函数对输入数据image_holder卷积操作,步长stride设1,padding方式SAME,bias开头化0,卷积结果加bias,用ReLU激活函数非线化。用尺寸3×3,步长2×2最大池化层管理数量,尺寸、步长分裂等,增扩张少充分性。tf.nn.lrn函数,LWranglerN,管理结果。

LWranglerN起于亚历克斯用CNN参预ImageNet比赛随想。L卡宴N模仿生物神经系统侧制止机制,对一部分神经元活动创制竞争情况,响应十分的大值变得相对更加大,制止别的报告相当小神经元,加强模型泛化本事。用L凯雷德N后CNN
Top1错误率裁减1.4%。L汉兰达N对无上限边界激活函数ReLU有用,从隔壁多少个卷积核响应(Response)挑选相当的大报告,不适合固定边界能平抑过大值激活函数Sigmoid。

其次个卷积层,卷积核尺寸第1个维度度输入通道数64,bias值全初步化0.1。先进行L奥迪Q7N层处理,再用最大池化层。

全连接层,把后边八个卷积层输出结果一切flatten,tf.reshape函数把各种样本产生一维向量。get_shape函数获取数据扁平化长度。variable_with_weight_loss函数发轫化全连接层weight,隐含节点384,正态布满标准差0.04,bias伊始化0.1。设非零weight
loss值0.04,全体参数被L2正则约束,防止过拟合。ReLU激活函数非线性化。

第三个全连接层,隐含节点192。

lovebet爱博体育,终极一层,先创立weight,正态分布标准差设上一隐含层节点数尾数,不计入L2正则。Softmax操作放在总括loss部分,无需对inference输出softmax管理,就能够获取最后分类,直接相比inference输出种种数值大小。

任何卷积神经网络从输入到输出流程。设计CNN,安顿卷积层、池化层、全连接层布满和种种,超参数设置、Trick使用。卷积神经网络布局:
conv1:卷积层和ReLU激活函数
pool1:最大池化
norm1:LRN
conv2:卷积层和ReLU激活函数
norm2:LRN
pool2:最大池化
local3:全连接层和ReLU激活函数
local4:全连接层和ReLU激活函数
logits:模型Inference输出结果

计量CNN loss。softmax总结和cross entropy loss
总括合在一道,tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。tf.reduce_mean计算cross
entropy均值,tf.add_to_collection 添加cross entropy loss 到整体losses
collection。tf.add_n全体losses collection
全体loss求和,得最后loss,包含cross entropy loss,和后七个三翻五次层weight
L2 loss。Logits节点、label_placeholder传入loss小孩子数,获得最后loss。

优化器选取Adam Optimizer,学习速率1e-3。

tf.nn.in_top_k函数求输出结果top k精确率,暗中同意top
1,输出分类最高类正确率。

tf.InteractiveSession创建私下认可session ,初步化整人体模型型参数。

开发银行图片数据增加线程队列,17个线程加快。

教练。每种step陶冶进程,session run方法实施images_train、
labels_train计算,得到batch操练多少,传入train_op和loss总括。记录种种step时间,每隔拾个step总括展现当前loss、每分钟陶冶样本数量、练习batch数据时间,监察和控制整个磨练进度。GTX
1080,每秒演习1800个样本,batch_size 128,每一个batch
0.066s。损失loss,起始4.6,三千步陶冶下跌到1.0。

评测模型测量试验集正确率。测量试验集一千0个样本,使用固定batch_size,各个batch输入测验数据。总计全部样书评测完batch数量。各类step用session
run方法取得images_test、labels_test的batch,执行top_k_op计算模型
batch top
1预测正确样本数。汇总全部预测准确结果,求全数测量试验样本预测正确数量。

打印精确率评测结果总结。

73%准确率。持续增加max_steps,期望正确率逐步加多。max_steps不小,用学习速率衰减(decay)的SGD磨练,周边86%。L2正则,LHighlanderN层升高模型正确率,升高框泛化性。

数量增进(Data
Augmentation),给单幅图扩大多个别本,进步图片利用率,幸免图片结构学习过拟合。利用图片本身质量,图片冗余音信量十分的大,创造不相同噪声,依可辨识。神经网络战胜噪声正确识别,泛化性越来越好。深度学习只要提供丰富三种本,精确率能够穿梭提高。
规模越大越复杂神经互连网模型,能够达到规定的规范准确率水平越高,要求越来越多多少磨练。Alexcuda-convnet测量试验结果,CIFA奥迪Q5-10,不数据增加,错误最低下落到17%,数据增进,错误率下跌到11%。

    import cifar10,cifar10_input
    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import time
    max_steps = 3000
    batch_size = 128
    data_dir = '/tmp/cifar10_data/cifar-10-batches-bin'
    def variable_with_weight_loss(shape, stddev, wl):
        var = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=stddev))
        if wl is not None:
            weight_loss = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wl, name='weight_loss')
            tf.add_to_collection('losses', weight_loss)
        return var
    def loss(logits, labels):
        labels = tf.cast(labels, tf.int64)
        cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
            logits=logits, labels=labels, name='cross_entropy_per_example')
        cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='cross_entropy')
        tf.add_to_collection('losses', cross_entropy_mean)
        return tf.add_n(tf.get_collection('losses'), name='total_loss')

    ###
    cifar10.maybe_download_and_extract()
    images_train, labels_train = cifar10_input.distorted_inputs(data_dir=data_dir,
                                                            batch_size=batch_size)
    images_test, labels_test = cifar10_input.inputs(eval_data=True,
                                                data_dir=data_dir,
                                                batch_size=batch_size)                                                  
    #images_train, labels_train = cifar10.distorted_inputs()
    #images_test, labels_test = cifar10.inputs(eval_data=True)
    image_holder = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, 24, 24, 3])
    label_holder = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size])
    #logits = inference(image_holder)
    weight1 = variable_with_weight_loss(shape=[5, 5, 3, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
    kernel1 = tf.nn.conv2d(image_holder, weight1, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    bias1 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64]))
    conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel1, bias1))
    pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                       padding='SAME')
    norm1 = tf.nn.lrn(pool1, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)
    weight2 = variable_with_weight_loss(shape=[5, 5, 64, 64], stddev=5e-2, wl=0.0)
    kernel2 = tf.nn.conv2d(norm1, weight2, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    bias2 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64]))
    conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel2, bias2))
    norm2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75)
    pool2 = tf.nn.max_pool(norm2, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                       padding='SAME')
    reshape = tf.reshape(pool2, [batch_size, -1])
    dim = reshape.get_shape()[1].value
    weight3 = variable_with_weight_loss(shape=[dim, 384], stddev=0.04, wl=0.004)
    bias3 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[384]))
    local3 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weight3) + bias3)
    weight4 = variable_with_weight_loss(shape=[384, 192], stddev=0.04, wl=0.004)
    bias4 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[192]))                                      
    local4 = tf.nn.relu(tf.matmul(local3, weight4) + bias4)
    weight5 = variable_with_weight_loss(shape=[192, 10], stddev=1/192.0, wl=0.0)
    bias5 = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[10]))
    logits = tf.add(tf.matmul(local4, weight5), bias5)
    loss = loss(logits, label_holder)
    train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(loss) #0.72
    top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits, label_holder, 1)
    sess = tf.InteractiveSession()
    tf.global_variables_initializer().run()
    tf.train.start_queue_runners()
    ###
    for step in range(max_steps):
        start_time = time.time()
        image_batch,label_batch = sess.run([images_train,labels_train])
        _, loss_value = sess.run([train_op, loss],feed_dict={image_holder: image_batch, 
                                                         label_holder:label_batch})
        duration = time.time() - start_time
        if step % 10 == 0:
            examples_per_sec = batch_size / duration
            sec_per_batch = float(duration)

            format_str = ('step %d, loss = %.2f (%.1f examples/sec; %.3f sec/batch)')
            print(format_str % (step, loss_value, examples_per_sec, sec_per_batch))

    ###
    num_examples = 10000
    import math
    num_iter = int(math.ceil(num_examples / batch_size))
    true_count = 0  
    total_sample_count = num_iter * batch_size
    step = 0
    while step < num_iter:
        image_batch,label_batch = sess.run([images_test,labels_test])
        predictions = sess.run([top_k_op],feed_dict={image_holder: image_batch,
                                                 label_holder:label_batch})
        true_count += np.sum(predictions)
        step += 1
    precision = true_count / total_sample_count
    print('precision @ 1 = %.3f' % precision)

 

参考资料:
《TensorFlow实战》

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