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机器学习实战篇——用卷积神经网络算法在Kaggle上跑个分

[日期:2018-06-21] 来源:网络  作者: [字体: ]

之前的文章简单介绍了Kaggle平台以及如何用支撑向量(SVM)的机器学习算法识别手写数字图片。可见即使不用神经网络,传统的机器学习算法在图像识别的领域也能取得不错的成绩(我跑出来了97.2% 的正确率), 但是要将正确率再往上提升就会遇到瓶颈了。

神经网络

此时,神经网络以及深度学习,尤其是卷积神经网路(CNN)就派上用场了。

用CNN的网络,在同样的平台上,目前我将手写图片识别的正确率提高到了99.1%,排名全球900多名左右。

1、导入库文件

使用深度学习的方法当然就要用到大名鼎鼎的TensorFlow。

import pandas as pdimport mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt, matplotlib.image as mpimgfrom sklearn.model_selection import trAIn_test_splitimport tensorflow as tf
%matplotlib inline

2、准备数据

与之前一样,需要对数据进行分成Train 和 Test 两个组。

labeled_images = pd.read_csv('train.csv')
images = labeled_images.iloc[:,1:]
labels = labeled_images.iloc[:,:1]
train_images, test_images,train_labels, test_labels = train_test_split(images, labels, test_size=0.02)

3、创建帮助函数

这是本问较难的部分,作用实际上就是对数据进行处理,转换成TensorFlow 读得懂的数据。

One Hot Encode

我们知道,这些图片的标签(识别结果)就是是0到9的10个数字,结果就是一个nx1的矩阵,n是训练样本的个数。为了让模型更加方便地处理数据(计算机是二进制的,较好给它0,1的数据),需要将数据转换成nx10的矩阵。比如果其中一个样板的标记是3,那么这一行的数列就应该是[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0], 如果是9的话[0,0,0,0,0,0,0,0,0,1]。所有的样本叠起来就是一个nx10的矩阵。

def one_hot_encode(vec, vals=10):
'''
For use to one-hot encode the 10- possible labels
'''
n = len(vec)
out = np.zeros((n, vals))
out[range(n), vec] = 1
return out

帮助类

从AI学习笔记——卷积神经网络(CNN)的文章中我们知道,一张图片有三个维度——长,宽,颜色通道。对于本文中的黑色图片,第三个维度为1。在加上样本的个数(n),整个训练样本应该是一个(nx28x28x1)的四维Tensor(张量)。set_up_images(self)函数就是将图片转换成这样的Tensor。next_batch()函数则是n个训练样本分成若干个batch, 一个一个地送给模型(这个叫mini batch)。

class CifarHelper():

def __init__(self): self.i = 0

# Intialize some empty variables for later on
self.training_images = None self.training_labels = None
self.test_images = None self.test_labels = None
def set_up_images(self):

print("Setting Up Training Images and Labels")
# Vertically stacks the training images
self.training_images = train_images.as_matrix()
train_len = self.training_images.shape[0]
# Reshapes and normalizes training images
self.training_images = self.training_images.reshape(train_len,28,28,1)/255
# One hot Encodes the training labels (e.g. [0,0,0,1,0,0,0,0,0,0])
self.training_labels = one_hot_encode(train_labels.as_matrix().reshape(-1), 10)

print("Setting Up Test Images and Labels")
# Vertically stacks the test images
self.test_images = test_images.as_matrix()
test_len = self.test_images.shape[0]
# Reshapes and normalizes test images
self.test_images = self.test_images.reshape(test_len,28,28,1)/255
# One hot Encodes the test labels (e.g. [0,0,0,1,0,0,0,0,0,0])
self.test_labels = one_hot_encode(test_labels.as_matrix().reshape(-1), 10)
def next_batch(self, batch_size): # Note that the 100 dimension in the reshape call is set by an assumed batch size of 100
x = self.training_images[self.i:self.i+batch_size]
y = self.training_labels[self.i:self.i+batch_size] self.i = (self.i + batch_size) % len(self.training_images) return x, y

较后这两行代码就完成了数据的初始化。

# Before Your tf.Session run these two linesch = CifarHelper()
ch.set_up_images()# During your session to grab the next batch use this line# (Just like we did for mnist.train.next_batch)# batch = ch.next_batch(100)

4、创建模型

这里用到了TensorFlow, 也许会之后在单独的文章中介绍如何使用,这里简单介绍一下。
使用TensorFlow 首先是要创建一个 computation graph(计算图谱),也就是先告诉计算机模型是怎样的,包括神经网络有多少层,每层多少个神经元,输入输出数据的格式是怎的。此时还没有开始计算。

Placeholder

x 输入,y输出,hold_prob用于dropout(不多解释,主要用于随机丢弃神经元的一种正则化的方法)

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,28,28,1])
y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,10])
hold_prob = tf.placeholder(tf.float32)

Help functions

这些函数是为了简化Tensorflow 创建神经网络的方法,根据从之前文章对CNN的介绍,我们需要卷积层,Pooling(池化)层,以及全连接层等等。

def init_weights(shape):
init_random_dist = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(init_random_dist)def init_bias(shape):
init_bias_vals = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(init_bias_vals)def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')# x -->[batch, in_height, in_width, in_channels]# W --> [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]def max_pool_2by2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')def convolutional_layer(input_x, shape):
W = init_weights(shape)
b = init_bias([shape[3]]) return tf.nn.relu(conv2d(input_x, W) + b)def normal_full_layer(input_layer, size):
input_size = int(input_layer.get_shape()[1])
W = init_weights([input_size, size])
b = init_bias([size]) return tf.matmul(input_layer, W) + b

搭建神经网络

第一层,卷积+Pooling

convo_1 = convolutional_layer(x,shape=[6,6,1,32])
convo_1_pooling = max_pool_2by2(convo_1)

第二层

convo_2 = convolutional_layer(convo_1_pooling,shape=[6,6,32,64])
convo_2_pooling = max_pool_2by2(convo_2)

第三层, 全连接

convo_2_flat = tf.reshape(convo_2_pooling,[-1,7*7*64])
full_layer_one = tf.nn.relu(normal_full_layer(convo_2_flat,1024))

Dropout 和 输出

full_one_dropout = tf.nn.dropout(full_layer_one,keep_prob=hold_prob)
y_pred = normal_full_layer(full_one_dropout,10)

定义损失函数,和优化函数,初始化

Loss Function

cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_true,logits=y_pred))

Optimizer

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.00002)
train = optimizer.minimize(cross_entropy)

Intialize Variables

init = tf.global_variables_initializer()

5、训练模型

之前的准备工作妥当之后,实际上训练模型的代码就很短了。用Tensorflow训练模型,都必须在一个Session 之内并且初始化(都是套路)。

with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())

真正的代码就这两行, 实际上就是将之前帮助函数中定义的mini batch 送到模型中进行训练。

for i in range(50000):
batch = ch.next_batch(100)
sess.run(train, feed_dict={x: batch[0], y_true: batch[1], hold_prob: 0.5})

模型要进行50000次的迭代,我们需要将每100此迭代的结果打印出来。完整代码如下

with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer()) for i in range(50000):
batch = ch.next_batch(100)
sess.run(train, feed_dict={x: batch[0], y_true: batch[1], hold_prob: 0.5})
# PRINT OUT A MESSAGE EVERY 100 STEPS
if i%100 == 0:

print('Currently on step {}'.format(i))
print('Accuracy is:') # Test the Train Model
matches = tf.equal(tf.argmax(y_pred,1),tf.argmax(y_true,1))
acc = tf.reduce_mean(tf.cast(matches,tf.float32))
print(sess.run(acc,feed_dict={x:ch.test_images,y_true:ch.test_labels,hold_prob:1.0}))
print('\n')

saver.save(sess,'models_saving/my_model.ckpt')

较后得到了98%的准确率

Currently on step 0Accuracy is:0.179762Currently on step 100Accuracy is:0.584524....
....
....
Currently on step 49900Accuracy is:0.983333

至此,一个完整的用Tensorflow 训练CNN的过程就介绍完了,当然要较后还需要保存模型,用模型对新的数据进行预测,关于这部分的内容就留给读者自己吧。

作者:Hongtao洪滔
链接:https://www.jianshu.com/p/bb0d7d3c9363
來源:简书
简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

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