TensorFlow实现卷积神经网络CNN-创新互联

一、卷积神经网络CNN简介

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取数据中最有效的特征，这种方法可以提取到图像中最基础的特征，而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征，因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。

卷积神经网络CNN的要点就是局部连接（LocalConnection）、权值共享（WeightsSharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。其中，局部连接和权值共享降低了参数量，使训练复杂度大大下降并减轻了过拟合。同时权值共享还赋予了卷积网络对平移的容忍性，池化层降采样则进一步降低了输出参数量并赋予模型对轻度形变的容忍性，提高了模型的泛化能力。可以把卷积层卷积操作理解为用少量参数在图像的多个位置上提取相似特征的过程。

更多请参见：深度学习之卷积神经网络CNN

二、TensorFlow代码实现

#!/usr/bin/env python2 
# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
Created on Thu Mar 9 22:01:46 2017 
 
@author: marsjhao 
""" 
 
import tensorflow as tf 
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 
 
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 
sess = tf.InteractiveSession() 
 
def weight_variable(shape): 
 initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) #标准差为0.1的正态分布 
 return tf.Variable(initial) 
 
def bias_variable(shape): 
 initial = tf.constant(0.1, shape=shape) #偏差初始化为0.1 
 return tf.Variable(initial) 
 
def conv2d(x, W): 
 return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') 
 
def max_pool_2x2(x): 
 return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], 
       strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') 
 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) 
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 
# -1代表先不考虑输入的图片例子多少这个维度，1是channel的数量 
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) 
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) 
 
# 构建卷积层1 
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) # 卷积核5*5，1个channel，32个卷积核，形成32个featuremap 
b_conv1 = bias_variable([32]) # 32个featuremap的偏置 
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) # 用relu非线性处理 
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) # pooling池化 
 
# 构建卷积层2 
W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) # 注意这里channel值是32 
b_conv2 = bias_variable([64]) 
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2) 
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2) 
 
# 构建全连接层1 
W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024]) 
b_fc1 = bias_variable([1024]) 
h_pool3 = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64]) 
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool3, W_fc1) + b_fc1) 
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) 
 
# 构建全连接层2 
W_fc2 = weight_variable([1024, 10]) 
b_fc2 = bias_variable([10]) 
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) 
 
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), 
            reduction_indices=[1])) 
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy) 
correct_prediction = tf.equal(tf.arg_max(y_conv, 1), tf.arg_max(y_, 1)) 
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 
 
tf.global_variables_initializer().run() 
 
for i in range(20001): 
 batch = mnist.train.next_batch(50) 
 if i % 100 == 0: 
  train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_:batch[1], 
             keep_prob: 1.0}) 
  print("step %d, training accuracy %g" %(i, train_accuracy)) 
 train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob:0.5}) 
print("test accuracy %g" %accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, 
         y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0})) 

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