深度学习算法及卷积神经网络
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了深度学习算法及卷积神经网络相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
目录标题
传统神经网络
深度学习不适用情况：跨域（股票预测问题），旧历史数据的规律不适合新数据的规律
矩阵计算：
输入数据x[32×32×3]=3072个像素点，展开成一列，
目的：做一个10分类，10组权重参数，得到10个值，属于各个类别的概率
偏置项b,10个值
权重参数W得到：先随机，or预训练模型，
创新：修改损失函数。
损失函数：说明预测与实际的差异，差异越大说明W越不好需要大调，差异越小W微调
正则化：
W1和W2 与x的结果相同，但不代表w1和w2是一样的，w1只关注局部特征（偏科，随x变化剧烈，容易受异常点影响），w2关注全局（均衡，变化稳定）
如何体现出w1和w2的区别？-----正则化惩罚（防止过拟合）
异常点处理：最好在进入模型人工处理掉（比赛数据里面）
L2惩罚项：
损失函数 = 数据损失 + 正则化惩罚项
正则化L2惩罚项：
激活函数sigmoid
分类问题，希望得到的是一个概率值。但模型出来的数据什么都可能，如何做？—映射
sigmoid函数：
梯度消失问题：数值越大，梯度越接近0，更新不了行为参数，神经网络是一个传一个的模型，这个问题导致了97年到12年一直没有发展
神经网络：多个线性回归与逻辑回归的组和
损失函数
得到预测值后，
1，先把差异放大（加个指数函数ex ）
2，再用归一化转化为概率值
3，计算损失值：只考虑正确类别的概率值，越接近1损失值越接近0
log函数：
前向传播
反向传播（即梯度下降）
神经网络：把人类理解的特征转化成，计算机理解的特征
隐藏层1：特征1 = 0.7H-0.1W+0.6A，。。。
中间数–权重
特征变换：Wx+b变成一组新特征
隐藏层2再做一遍，找到更适合的特征。
W和b的大小个数：
激活函数Relu
如果只引入线性，解决的问题有限–引入非线性函数
Relu:小于0的特征直接删掉了，
越重要的特征越学越大
数据预处理
去均值：
标准化
DROP-OUT
不用全部的神经元，防止过拟合
随机杀死神经元：
卷积神经网络(CNN)
利⽤全连接神经⽹络对图像进⾏处理存在以下两个问题：
- 需要处理的数据量⼤，效率低
- 图像在维度调整的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不⾼
1.CNN网络的构成
CNN⽹络受⼈类视觉神经系统的启发
CNN⽹络主要有三部分构成：
- 卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特征；
- 池化层⽤来⼤幅降低参数量级(降维)；
- 全连接层类似⼈⼯神经⽹络的部分，⽤来输出想要的结果。
2. 卷积层
2.1 卷积的计算⽅法
卷积层的⽬的是提取输⼊特征图的特征
如何卷积：原始图像，要提取这个图像上的特征，与卷积核进行一个卷积（把卷积核在图像上进行一个遍历），输出一个特征结果
卷积运算本质上就是在滤波器和输⼊数据的局部区域间做点积。
点计算⽅法，同理可以计算其他各点，得到最终的卷积结果。
最后结果作为特征图输出
2.2 padding
要保证结果与原图大小一样，通过padding
在上述卷积过程中，特征图⽐原始图减⼩了很多，我们可以在原图像的周围进⾏padding,来保证在卷积过程中特征图⼤⼩不变。
进行0来填充：
55的图，要输出55的特征图：
2.3 stride
步长的设计：步长为1，也可以把stride增⼤,⽐如设为2，也是可以提取特征图的，如下图所示：
2.4 多通道卷积
前面是单通道的，下面看多通道的
计算⽅法如下：当输⼊有多个通道（channel）时(例如图⽚可以有 RGB三个通道)，卷积核需要拥有相同的channel数,每个卷积核 channel 与输⼊层的对应 channel 进⾏卷积，将每个 channel 的卷积结果按位相加得到最终的 Feature Map
2.5 多卷积核卷积
当有多个卷积核时，每个卷积核学习到不同的特征，对应产⽣包含多个 channel 的 Feature Map,
n个卷积核产生n个 Feature Map
2…6 特征图大小
输出特征图的⼤⼩与以下参数息息相关：
- size:卷积核/过滤器⼤⼩，⼀般会选择为奇数，⽐如有1* 1， 3 *3， 5 *5
- padding：零填充的⽅式
- stride:步⻓
在tf.keras中实现：
tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid')
#pool_size: 池化窗⼝的⼤⼩
#strides: 窗⼝移动的步⻓，默认为1
#padding: 是否进⾏填充，默认是不进⾏填充的
3. 池化层(Pooling)
池化层迎来降低了后续⽹络层的输⼊维度，缩减模型⼤⼩，提⾼计算速度，并提⾼了Feature Map 的鲁棒性，防⽌过拟合，
它主要对卷积层学习到的特征图进⾏下采样（subsampling）处理，主要由两种：
3.1 最⼤池化
Max Pooling,取窗⼝内的最⼤值作为输出，这种⽅式使⽤较⼴泛
3.2 平均池化
Avg Pooling,取窗⼝内的所有值的均值作为输出
4. 全连接层
全连接层位于CNN⽹络的末端，经过卷积层的特征提取与池化层的降维后，将特征图转换成⼀维向量送⼊到全连接层中进⾏分类或回归的操作。
flatten展开，特征图展开
深度学习卷积神经网络入门学习
卷积神经网络入门学(1)
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463
作者：hjimce
卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新火了起来，因此卷积神经网络就又活了起来。
在开始前，我们需要明确的是网上讲的卷积神经网络的相关教程一般指的是神经网络的前向传导过程，反向传播都是用梯度下降法进行训练，大部分深度学习库，都已经把反向求导的功能给封装好了，如果想要深入学习反向求导，就需要自己慢慢学了。
因为卷积神经网络的经典模型是：Lenet-5实现，只要理解了这个的前向传导过程，基本上就OK了，因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。
一、理论阶段
作为CNN的入门文章，没有打算啰嗦太多的东西，因为什么权值共享、局部感受野什么的，讲那么多，都是那些生物学的相关理论，看了那些玩意，大部分初学者已经烦了。卷积神经网络的相关博文也是一大堆，但是讲的，基本上都是抄过来抄过去，就像我之前不理解从S2层到C3层是怎么实现的，网上看了一大堆教程，没有一个解答这个问题的。我的个人感觉整个过程，就只有S2到C3是最难理解的。接着我将用最浅显易懂的方式进行讲解。
1、卷积
卷积的概念这个我想只要学过图像处理的人都懂的概念了，这个不解释。我们知道对于给定的一幅图像来说，给定一个卷积核，卷积就是根据卷积窗口，进行像素的加权求和。
卷积神经网络与我们之前所学到的图像的卷积的区别，我的理解是：我们之前学图像处理遇到卷积，一般来说，这个卷积核是已知的，比如各种边缘检测算子、高斯模糊等这些，都是已经知道卷积核，然后再与图像进行卷积运算。然而深度学习中的卷积神经网络卷积核是未知的，我们训练一个神经网络，就是要训练得出这些卷积核，而这些卷积核就相当于我们学单层感知器的时候的那些参数W，因此你可以把这些待学习的卷积核看成是神经网络的训练参数W。
2、池化
刚开始学习CNN的时候，看到这个词，好像高大上的样子，于是查了很多资料，理论一大堆，但是实践、算法实现却都没讲到，也不懂池化要怎么实现？其实所谓的池化，就是图片下采样。这个时候，你会发现CNN每一层的构建跟图像高斯金字塔的构建有点类似，因此你如果已经懂得了图像金字塔融合的相关算法，那么就变的容易理解了。在高斯金子塔构建中，每一层通过卷积，然后卷积后进行下采样，而CNN也是同样的过程。废话不多说，这里就讲一下，CNN的池化：
CNN的池化(图像下采样)方法很多：Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping (重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling(随即采样)、Def-pooling(形变约束采样)。其中最经典的是最大池化，因此我就解释一下最大池化的实现：
原图片
为了简单起见，我用上面的图片作为例子，假设上面的图片大小是4*4的，如上图所示，然后图片中每个像素点的值是上面各个格子中的数值。然后我要对这张4*4的图片进行池化，池化的大小为(2,2)，跨步为2，那么采用最大池化也就是对上面4*4的图片进行分块，每个块的大小为2*2，然后统计每个块的最大值，作为下采样后图片的像素值，具体计算如下图所示：
也就是说我们最后得到下采样后的图片为：
这就是所谓的最大池化。当然以后你还会遇到各种池化方法，比如均值池化，也就是对每个块求取平均值作为下采样的新像素值。还有重叠采样的池化，我上面这个例子是没有重叠的采样的，也就是每个块之间没有相互重叠的部分，上面我说的跨步为2，就是为了使得分块都非重叠，等等，这些以后再跟大家解释池化常用方法。这里就先记住最大池化就好了，因为这个目前是最常用的。
3、feature maps
这个单词国人把它翻译成特征图，挺起来很专业的名词。那么什么叫特征图呢？特征图其实说白了就是CNN中的每张图片，都可以称之为特征图张。在CNN中，我们要训练的卷积核并不是仅仅只有一个，这些卷积核用于提取特征，卷积核个数越多，提取的特征越多，理论上来说精度也会更高，然而卷积核一堆，意味着我们要训练的参数的个数越多。在LeNet-5经典结构中，第一层卷积核选择了6个，而在AlexNet中，第一层卷积核就选择了96个，具体多少个合适，还有待学习。
回到特征图概念，CNN的每一个卷积层我们都要人为的选取合适的卷积核个数，及卷积核大小。每个卷积核与图片进行卷积，就可以得到一张特征图了，比如LeNet-5经典结构中，第一层卷积核选择了6个，我们可以得到6个特征图，这些特征图也就是下一层网络的输入了。我们也可以把输入图片看成一张特征图，作为第一层网络的输入。
4、CNN的经典结构
对于刚入门CNN的人来说，我们首先需要现在的一些经典结构：
(1)LeNet-5。这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要学习熟悉的一个网络，我的这篇博文主要就是要讲这个网络
(2)AlexNet。
在imagenet上的图像分类challenge上大神Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军，振奋人心，利用CNN实现了图片分类，别人用传统的机器学习算法调参跳到半死也就那样，Alex利用CNN精度远超传统的网络。
其它的还有什么《Network In Network》，GoogLeNet、Deconvolution Network，在以后的学习中我们会遇到。比如利用Deconvolution Network反卷积网络实现图片的去模糊，牛逼哄哄。
OK，理论阶段就啰嗦到这里就好了，接着就讲解 LeNet-5， LeNet-5是用于手写字体的识别的一个经典CNN：
LeNet-5结构
输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片
输出：分类结果，0~9之间的一个数
因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，因此神经网络的最后输出层必然是SoftMax问题，然后神经元的个数是10个。LeNet-5结构：
输入层：32*32的图片，也就是相当于1024个神经元
C1层：paper作者，选择6个特征卷积核，然后卷积核大小选择5*5，这样我们可以得到6个特征图，然后每个特征图的大小为32-5+1=28，也就是神经元的个数为6*28*28=784。
S2层：这就是下采样层，也就是使用最大池化进行下采样，池化的size，选择(2,2)，也就是相当于对C1层28*28的图片，进行分块，每个块的大小为2*2，这样我们可以得到14*14个块，然后我们统计每个块中，最大的值作为下采样的新像素，因此我们可以得到S1结果为：14*14大小的图片，共有6个这样的图片。
C3层：卷积层，这一层我们选择卷积核的大小依旧为5*5，据此我们可以得到新的图片大小为14-5+1=10，然后我们希望可以得到16张特征图。那么问题来了？这一层是最难理解的，我们知道S2包含：6张14*14大小的图片，我们希望这一层得到的结果是：16张10*10的图片。这16张图片的每一张，是通过S2的6张图片进行加权组合得到的，具体是怎么组合的呢？问题如下图所示：
为了解释这个问题，我们先从简单的开始，我现在假设输入6特征图的大小是5*5的，分别用6个5*5的卷积核进行卷积，得到6个卷积结果图片大小为1*1，如下图所示：
为了简便起见，我这里先做一些标号的定义：我们假设输入第i个特征图的各个像素值为x1i，x2i……x25i，因为每个特征图有25个像素。因此第I个特征图经过5*5的图片卷积后，得到的卷积结果图片的像素值Pi可以表示成：
这个是卷积公式，不解释。因此对于上面的P1~P6的计算方法，这个就是直接根据公式。然后我们把P1~P6相加起来，也就是：
P=P1+P2+……P6
把上面的Pi的计算公式，代入上式，那么我们可以得到：
P=WX
其中X就是输入的那6张5*5特征图片的各个像素点值，而W就是我们需要学习的参数，也就相当于6个5*5的卷积核，当然它包含着6*（5*5）个参数。因此我们的输出特征图就是：
Out=f(P+b)
这个就是从S2到C3的计算方法，其中b表示偏置项，f为激活函数。
我们回归到原来的问题：有6张输入14*14的特征图片，我们希望用5*5的卷积核，然后最后我们希望得到一张10*10的输出特征图片？
根据上面的过程，也就是其实我们用5*5的卷积核去卷积每一张输入的特征图，当然每张特征图的卷积核参数是不一样的，也就是不共享，因此我们就相当于需要6*(5*5)个参数。对每一张输入特征图进行卷积后，我们得到6张10*10，新图片，这个时候，我们把这6张图片相加在一起，然后加一个偏置项b，然后用激活函数进行映射，就可以得到一张10*10的输出特征图了。
而我们希望得到16张10*10的输出特征图，因此我们就需要卷积参数个数为16*(6*(5*5))=16*6*(5*5)个参数。总之，C3层每个图片是通过S2图片进行卷积后，然后相加，并且加上偏置b,最后在进行激活函数映射得到的结果。
S4层：下采样层，比较简单，也是知己对C3的16张10*10的图片进行最大池化，池化块的大小为2*2。因此最后S4层为16张大小为5*5的图片。至此我们的神经元个数已经减少为：16*5*5=400。
C5层：我们继续用5*5的卷积核进行卷积，然后我们希望得到120个特征图。这样C5层图片的大小为5-5+1=1，也就是相当于1个神经元，120个特征图，因此最后只剩下120个神经元了。这个时候，神经元的个数已经够少的了，后面我们就可以直接利用全连接神经网络，进行这120个神经元的后续处理，后面具体要怎么搞，只要懂多层感知器的都懂了，不解释。
上面的结构，只是一种参考，在现实使用中，每一层特征图需要多少个，卷积核大小选择，还有池化的时候采样率要多少，等这些都是变化的，这就是所谓的CNN调参，我们需要学会灵活多变。
比如我们可以把上面的结构改为:C1层卷积核大小为7*7，然后把C3层卷积核大小改为3*3等，然后特征图的个数也是自己选，说不定得到手写字体识别的精度比上面那个还高，这也是有可能的，总之一句话：需要学会灵活多变，需要学会CNN的调参。
二、实战阶段
学习CNN的源码实现网站：http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet
1、训练数据获取
在theano学习库中有手写字体的库，可以从网上下载到，名为：mnist.pkl.gz的手写字体库，里面包含了三个部分的数据，训练数据集train_set：50000个训练样本，验证集valid_set，我们可以用如下的代码读取这些数据，然后用plot显示其中的一张图片:
<span style="font-size:18px;">import cPickle
import gzip
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f = gzip.open('mnist.pkl.gz', 'rb')
train_set, valid_set, test_set = cPickle.load(f)
f.close()
tx,ty=train_set;
#查看训练样本
print np.shape(tx)#可以看到tx大小为（50000,28*28）的二维矩阵
print np.shape(ty)#可以看到ty大小为（50000,1）的矩阵
#图片显示
A=tx[8].reshape(28,28)#第八个训练样本
Y=ty[8]
print Y
plt.imshow(A,cmap='gray')#显示手写字体图片</span>在上面的代码中我显示的是第8张图片，可以看到如下结果：
第八个样本是数字1。
2、LeNet-5实现
首先你要知道mnist.pkl.gz这个库给我们的图片的大小是28*28的，因此我们可以第一步选择5*5的卷积核进行卷积得到24*24，同时我们希望C1层得到20张特征图，等等，具体的代码实现如下;
import os
import sys
import timeit
import numpy
import theano
import theano.tensor as T
from theano.tensor.signal import downsample
from theano.tensor.nnet import conv
from logistic_sgd import LogisticRegression, load_data
from mlp import HiddenLayer
#卷积神经网络的一层，包含：卷积+下采样两个步骤
#算法的过程是：卷积-》下采样-》激活函数
class LeNetConvPoolLayer(object):
#image_shape是输入数据的相关参数设置 filter_shape本层的相关参数设置
def __init__(self, rng, input, filter_shape, image_shape, poolsize=(2, 2)):
"""
:type rng: numpy.random.RandomState
:param rng: a random number generator used to initialize weights
3、input: 输入特征图数据，也就是n幅特征图片
4、参数 filter_shape: (number of filters, num input feature maps,
filter height, filter width)
num of filters：是卷积核的个数，有多少个卷积核，那么本层的out feature maps的个数
也将生成多少个。num input feature maps：输入特征图的个数。
然后接着filter height, filter width是卷积核的宽高，比如5*5,9*9……
filter_shape是列表，因此我们可以用filter_shape[0]获取卷积核个数
5、参数 image_shape: (batch size, num input feature maps,
image height, image width)，
batch size：批量训练样本个数 ，num input feature maps：输入特征图的个数
image height, image width分别是输入的feature map图片的大小。
image_shape是一个列表类型，所以可以直接用索引，访问上面的4个参数，索引下标从
0~3。比如image_shape[2]=image_heigth image_shape[3]=num input feature maps
6、参数 poolsize: 池化下采样的的块大小，一般为(2,2)
"""
assert image_shape[1] == filter_shape[1]#判断输入特征图的个数是否一致，如果不一致是错误的
self.input = input
# fan_in=num input feature maps *filter height*filter width
#numpy.prod(x)函数为计算x各个元素的乘积
#也就是说fan_in就相当于每个即将输出的feature map所需要链接参数权值的个数
fan_in = numpy.prod(filter_shape[1:])
# fan_out=num output feature maps * filter height * filter width
fan_out = (filter_shape[0] * numpy.prod(filter_shape[2:]) /
numpy.prod(poolsize))
# 把参数初始化到[-a,a]之间的数，其中a=sqrt(6./(fan_in + fan_out)),然后参数采用均匀采样
#权值需要多少个？卷积核个数*输入特征图个数*卷积核宽*卷积核高？这样没有包含采样层的链接权值个数
W_bound = numpy.sqrt(6. / (fan_in + fan_out))
self.W = theano.shared(
numpy.asarray(
rng.uniform(low=-W_bound, high=W_bound, size=filter_shape),
dtype=theano.config.floatX
),
borrow=True
)
# b为偏置，是一维的向量。每个输出特征图i对应一个偏置参数b[i]
#,因此下面初始化b的个数就是特征图的个数filter_shape[0]
b_values = numpy.zeros((filter_shape[0],), dtype=theano.config.floatX)
self.b = theano.shared(value=b_values, borrow=True)
# 卷积层操作，函数conv.conv2d的第一个参数为输入的特征图，第二个参数为随机出事化的卷积核参数
#第三个参数为卷积核的相关属性，输入特征图的相关属性
conv_out = conv.conv2d(
input=input,
filters=self.W,
filter_shape=filter_shape,
image_shape=image_shape
)
# 池化操作，最大池化
pooled_out = downsample.max_pool_2d(
input=conv_out,
ds=poolsize,
ignore_border=True
)
#激励函数，也就是说是先经过卷积核再池化后，然后在进行非线性映射
# add the bias term. Since the bias is a vector (1D array), we first
# reshape it to a tensor of shape (1, n_filters, 1, 1). Each bias will
# thus be broadcasted across mini-batches and feature map
# width & height
self.output = T.tanh(pooled_out + self.b.dimshuffle('x', 0, 'x', 'x'))
# 保存参数
self.params = [self.W, self.b]
self.input = input
#测试函数
def evaluate_lenet5(learning_rate=0.1, n_epochs=200,
dataset='mnist.pkl.gz',
nkerns=[20, 50], batch_size=500):
""" Demonstrates lenet on MNIST dataset
:learning_rate: 梯度下降法的学习率
:n_epochs: 最大迭代次数
:type dataset: string
:param dataset: path to the dataset used for training /testing (MNIST here)
:nkerns: 每个卷积层的卷积核个数，第一层卷积核个数为 nkerns[0]=20,第二层卷积核个数
为50个
"""
rng = numpy.random.RandomState(23455)
datasets = load_data(dataset)#加载训练数据，训练数据包含三个部分
train_set_x, train_set_y = datasets[0]#训练数据
valid_set_x, valid_set_y = datasets[1]#验证数据
test_set_x, test_set_y = datasets[2]#测试数据
# 计算批量训练可以分多少批数据进行训练，这个只要是知道批量训练的人都知道
n_train_batches = train_set_x.get_value(borrow=True).shape[0]#训练数据个数
n_valid_batches = valid_set_x.get_value(borrow=True).shape[0]
n_test_batches = test_set_x.get_value(borrow=True).shape[0]
n_train_batches /= batch_size#批数
n_valid_batches /= batch_size
n_test_batches /= batch_size
# allocate symbolic variables for the data
index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
# start-snippet-1
x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images
y = T.ivector('y') # the labels are presented as 1D vector of
# [int] labels
# Reshape matrix of rasterized images of shape (batch_size, 28 * 28)
# to a 4D tensor, compatible with our LeNetConvPoolLayer
# (28, 28) is the size of MNIST images.
layer0_input = x.reshape((batch_size, 1, 28, 28))
'''构建第一层网络：
image_shape：输入大小为28*28的特征图，batch_size个训练数据，每个训练数据有1个特征图
filter_shape：卷积核个数为nkernes[0]=20，因此本层每个训练样本即将生成20个特征图
经过卷积操作，图片大小变为(28-5+1 , 28-5+1) = (24, 24)
经过池化操作，图片大小变为 (24/2, 24/2) = (12, 12)
最后生成的本层image_shape为(batch_size, nkerns[0], 12, 12)'''
layer0 = LeNetConvPoolLayer(
rng,
input=layer0_input,
image_shape=(batch_size, 1, 28, 28),
filter_shape=(nkerns[0], 1, 5, 5),
poolsize=(2, 2)
)
'''构建第二层网络：输入batch_size个训练图片，经过第一层的卷积后，每个训练图片有nkernes[0]个特征图，每个特征图
大小为12*12
经过卷积后，图片大小变为(12-5+1, 12-5+1) = (8, 8)
经过池化后，图片大小变为(8/2, 8/2) = (4, 4)
最后生成的本层的image_shape为(batch_size, nkerns[1], 4, 4)'''
layer1 = LeNetConvPoolLayer(
rng,
input=layer0.output,
image_shape=(batch_size, nkerns[0], 12, 12),
filter_shape=(nkerns[1], nkerns[0], 5, 5),
poolsize=(2, 2)
)
# the HiddenLayer being fully-connected, it operates on 2D matrices of
# shape (batch_size, num_pixels) (i.e matrix of rasterized images).
# This will generate a matrix of shape (batch_size, nkerns[1] * 4 * 4),
# or (500, 50 * 4 * 4) = (500, 800) with the default values.
layer2_input = layer1.output.flatten(2)
'''全链接：输入layer2_input是一个二维的矩阵，第一维表示样本，第二维表示上面经过卷积下采样后
每个样本所得到的神经元，也就是每个样本的特征，HiddenLayer类是一个单层网络结构
下面的layer2把神经元个数由800个压缩映射为500个'''
layer2 = HiddenLayer(
rng,
input=layer2_input,
n_in=nkerns[1] * 4 * 4,
n_out=500,
activation=T.tanh
)
# 最后一层：逻辑回归层分类判别，把500个神经元，压缩映射成10个神经元，分别对应于手写字体的0~9
layer3 = LogisticRegression(input=layer2.output, n_in=500, n_out=10)
# the cost we minimize during training is the NLL of the model
cost = layer3.negative_log_likelihood(y)
# create a function to compute the mistakes that are made by the model
test_model = theano.function(
[index],
layer3.errors(y),
givens=
x: test_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
y: test_set_y[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]
)
validate_model = theano.function(
[index],
layer3.errors(y),
givens=
x: valid_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
y: valid_set_y[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]
)
#把所有的参数放在同一个列表里，可直接使用列表相加
params = layer3.params + layer2.params + layer1.params + layer0.params
#梯度求导
grads = T.grad(cost, params)
# train_model is a function that updates the model parameters by
# SGD Since this model has many parameters, it would be tedious to
# manually create an update rule for each model parameter. We thus
# create the updates list by automatically looping over all
# (params[i], grads[i]) pairs.
updates = [
(param_i, param_i - learning_rate * grad_i)
for param_i, grad_i in zip(params, grads)
]
train_model = theano.function(
[index],
cost,
updates=updates,
givens=
x: train_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
y: train_set_y[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]
)
# end-snippet-1
###############
# TRAIN MODEL #
###############
print '... training'
# early-stopping parameters
patience = 10000 # look as this many examples regardless
patience_increase = 2 # wait this much longer when a new best is
# found
improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
# considered significant
validation_frequency = min(n_train_batches, patience / 2)
# go through this many
# minibatche before checking the network
# on the validation set; in this case we
# check every epoch
best_validation_loss = numpy.inf
best_iter = 0
test_score = 0.
start_time = timeit.default_timer()
epoch = 0
done_looping = False
while (epoch < n_epochs) and (not done_looping):
epoch = epoch + 1
for minibatch_index in xrange(n_train_batches):#每一批训练数据
cost_ij = train_model(minibatch_index)
iter = (epoch - 1) * n_train_batches + minibatch_index
if (iter + 1) % validation_frequency == 0:
# compute zero-one loss on validation set
validation_losses = [validate_model(i) for i
in xrange(n_valid_batches)]
this_validation_loss = numpy.mean(validation_losses)
print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' %
(epoch, minibatch_index + 1, n_train_batches,
this_validation_loss * 100.))
# if we got the best validation score until now
if this_validation_loss < best_validation_loss:
#improve patience if loss improvement is good enough
if this_validation_loss < best_validation_loss * \\
improvement_threshold:
patience = max(patience, iter * patience_increase)
# save best validation score and iteration number
best_validation_loss = this_validation_loss
best_iter = iter
# test it on the test set
test_losses = [
test_model(i)
for i in xrange(n_test_batches)
]
test_score = numpy.mean(test_losses)
print((' epoch %i, minibatch %i/%i, test error of '
'best model %f %%') %
(epoch, minibatch_index + 1, n_train_batches,
test_score * 100.))
if patience <= iter:
done_looping = True
break
end_time = timeit.default_timer()
print('Optimization complete.')
print('Best validation score of %f %% obtained at iteration %i, '
'with test performance %f %%' %
(best_validation_loss * 100., best_iter + 1, test_score * 100.))
print >> sys.stderr, ('The code for file ' +
os.path.split(__file__)[1] +
' ran for %.2fm' % ((end_time - start_time) / 60.))
if __name__ == '__main__':
evaluate_lenet5()
def experiment(state, channel):
evaluate_lenet5(state.learning_rate, dataset=state.dataset)训练结果：
参考文献：
1、http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360/
2、http://www.deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet
**********************作者：hjimce 时间：2015.8.6 联系QQ：1393852684 地址：http://blog.csdn.net/hjimce 转载请保留本行信息********************
以上是关于深度学习算法及卷积神经网络的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章