Python深度学习读书笔记-2.初识神经网络

MNIST 数据集

包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，即MNIST 中

的NIST）在20 世纪80 年代收集得到。

类和标签

在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某

个样本对应的类叫作标签（label）。

MNIST 数据集预先加载在Keras 库中，其中包括4 个Numpy 数组。

from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

train_images 和train_labels 组成了训练集（training set），模型将从这些数据中进行

学习。然后在测试集（test set，即test_images 和test_labels）上对模型进行测试。

图像被编码为Numpy 数组，而标签是数字数组，取值范围为0~9。图像和标签一一对应。

我们来看一下训练数据：

>>> train_images.shape

(60000, 28, 28)

>>> len(train_labels)

60000

>>> train_labels

array([5, 0, 4, ..., 5, 6, 8], dtype=uint8)

测试数据：

>>> test_images.shape

(10000, 28, 28)

>>> len(test_labels)

10000

>>> test_labels

array([7, 2, 1, ..., 4, 5, 6], dtype=uint8)

神经网络架构

from keras import models

from keras import layers

network = models.Sequential()

network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))

network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

本例中的网络包含2 个Dense 层，它们是密集连接（也叫全连接）的神经层。第二层（也

是最后一层）是一个10 路softmax 层，它将返回一个由10 个概率值（总和为1）组成的数组。

每个概率值表示当前数字图像属于10 个数字类别中某一个的概率。

要想训练网络，我们还需要选择编译（compile）步骤的三个参数。

损失函数（loss function）：网络如何衡量在训练数据上的性能，即网络如何朝着正确的

方向前进。

优化器（optimizer）：基于训练数据和损失函数来更新网络的机制。

在训练和测试过程中需要监控的指标（metric）：本例只关心精度，即正确分类的图像所

占的比例。

编译步骤

network.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在开始训练之前，我们将对数据进行预处理，将其变换为网络要求的形状，并缩放到所

有值都在[0, 1] 区间。比如，之前训练图像保存在一个uint8 类型的数组中，其形状为

(60000, 28, 28)，取值区间为[0, 255]。我们需要将其变换为一个float32 数组，其形

状为(60000, 28 * 28)，取值范围为0~1。

准备图像数据

train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28))

train_images = train_images.astype('float32') / 255

test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28))

test_images = test_images.astype('float32') / 255

准备标签

from keras.utils import to_categorical

train_labels = to_categorical(train_labels)

test_labels = to_categorical(test_labels)

开始训练网络

>>> network.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=128)

Epoch 1/5

60000/60000 [=============================] - 9s - loss: 0.2524 - acc: 0.9273

Epoch 2/5

51328/60000 [=======================>.....] - ETA: 1s - loss: 0.1035 - acc: 0.9692

检查模型在测试集上的性能

>>> test_loss, test_acc = network.evaluate(test_images, test_labels)

>>> print('test_acc:', test_acc)

test_acc: 0.9785

巴特西

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