没事撸点神经网络----简单卷积神经网络

1. 什么是卷积神经网络

卷积神经网络是在传统的全连接神经网络前，加入卷积层以及池化层，提取特征的一种神经网络。其大概的流程是输入原始图像-卷积-池化-卷积-池化（可能有N层）将卷积池化提取的深度特征作为新的特征进行全连接，接入传统的全连接神经网络来进行识别与分类操作。

卷积（Convolution）-池化(pooling/Subsampling)-全连接（Full Connection）

2.案例

这里的案例使用的是经典的MNIST 数据集进行手写数字识别，交代一下数据集的基本信息。

训练集：

Train:55000*738 图像（28*28）

Label:55000*10(10*1) one-hot

测试集：

10000*738 图像 Label:10000*10

3.神经网络设计：

卷积层1

一共有32个卷积核，每一个卷积核是5*5的模板大小，步长移动为1

卷积层2

输入为32层的Feature

一共有64个卷积核，设计，每一个卷积核为5*5的模板，补偿移动为1

池化层 我们设计为最大池化

池化卷积为 2*2的patch 步长移动为2，目的是为了重采样 降维处理

全连接层

全连接层 我们设计1024个感知神经元

Softmax层 10个神经元 one-hot型

这个图，可以好好看看，加强理解，主要也就是这一张图了。看图说话嘛！

4.Tensorflow 实现

第一层卷积：

W_conv1=WeightInitialized([5,5,1,32])#设计卷积核 5*5的patch 32 个卷积核 
b_conv1=BiasInitialized([32])
h_conv1=tf.nn.relu(Conv(x_image,W_conv1)+b_conv1)
#池化
h_pool1=Pooling(h_conv1)

第二层卷积

W_conv2=WeightInitialized([5,5,32,64])#设计卷积核 5*5的patch 64 个卷积核 
b_conv2=BiasInitialized([64])
h_conv2=tf.nn.relu(Conv(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)
h_pool2=Pooling(h_conv2)

全连接 （1024个感知神经元）

#全连接
W_fullConnected=WeightInitialized([7*7*64,1024])#全连接权重矩阵
b_fullConnected=BiasInitialized([1024])#偏置单元
h_pool2_flat=tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])#将矩阵扁平化
#前向传播第一层
h_fullContected=tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fullConnected)+b_fullConnected)

Dropout层，用于全连接神经网络中的防止过拟合，原理是让一部分神经元的权重停止更新，保持不变

keep_prob=tf.placeholder("float")
h_fullContected_drop=tf.nn.dropout(h_fullContected,keep_prob)#x,keep_drop 设置神经元被选中的概率

Softmax：

W_fullConnected2=WeightInitialized([1024,10])
b_fullConnected2=BiasInitialized([10])
y_=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fullContected_drop,W_fullConnected2)+b_fullConnected2)

到现在所有的前向传播网络已经构建完成了。交给tensorflow去后向传播最优化参数就好了，损失函数我们使用的是交叉熵进行表示。

#损失函数 交叉熵设计
cross_entropy=-tf.reduce_sum(y*tf.log(y_))
#梯度下降训练 使损失函数最小
train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(20000):
    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 {0},training accuracy {1}".format(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}))

我也是初步接触并实现一些简单网络，如果有错误，敬请批评指教，相互学习。

完整代码：