深度学习 | 神经网络

一、神经网络原理

1、神经元模型

虽然叫个神经元，但骨子里还是线性模型。

2、神经网络结构

顾名思义就是由很多个神经元结点前后相连组成的一个网络。虽然长相上是个网络，但是本质上是多个线性模型的模块化组合。

在早期也被称为多层感知机 Multi-Layer Perceptron(MLP)。

输入层是特征向量，如果输入的是一张32x32的灰度图像，那么输入层的维度就是32x32，为了处理方便，我们通常会将其reshape成列向量表示。

一系列线性方程的运算最后都可以用一个线性方程来表示。如此一来，神经网络就失去了意义，发生了“退化”。也就是说随着网络层数的增加，进行分类的准确率没有发生明显的变化，甚至可能下降。因此注入灵魂——激活层，用来进行非线性变换。

需要注意的是，每个隐藏层的计算之后都需要加一层激活层。

为什么线性计算和激活函数是分离的，不能用一个函数来替代呢？

—— 这样可以极大地简化学习的步骤，后续反向传播中就可以看到。

那么现在的神经网络就变成下图这样的形式：

我们都知道整个神经网络都是分为两个步骤的，训练和测试。

如果是在测试（预测）阶段，输出中数值最大的就代表了当前的分类。但是对于用于训练的网络，还远远不够，因为当前的输出y还不够漂亮，他的取值范围是随意的，算出来是什么就是什么，我们想让最终输出是一个概率的形式 —— softmax层进行归一化。

神经网络输出的结果并不一定是真实的情况。

最后反向传播，优化参数 w1 w2 b等。

不同神经网络算法之间的差异主要体现在：

1、网络模型的结构

2、损失函数

3、动态求解损失函数的过程

4、过程中出现问题（如过拟合）的解决方式

二、多层感知机

1、线性网络的局限

2、怎么引入非线性

3、多层感知机 MLP

多隐藏层

4、激活函数

Sigmoid函数

在输出值不是0或1的情况下，具有非常好的非线性。

适用于二元分类问题。逻辑回归中常用。

光滑投影到（0,1）。

容易导致梯度消失。输出以0.5为中心。

Tanh函数

Sigmoid改进版，输出值压缩到（-1,1）。

输出以0为中心。

更快的收敛速度。

ReLU函数

多数情况下第一选择。

解决梯度消失问题。

计算上比Sigmoid和tanh函数快。

Dying ReLU问题，输入为负数时函数值为0，导致网络某些权重不能更新，难以训练。

Softmax函数

三、多层感知机代码实现

PyTorch搭建神经网络步骤：

# 导包
import torch
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
import torch.nn as nn 
import torch.optim as optim

data

train_data = datasets.MNIST(root="data/mnist",train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = datasets.MNIST(root="data/mnist",train=False,transform=transforms.ToTensor(),download=True)

Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz

  0%|          | 0/9912422 [00:00<?, ?it/s]

Extracting data/mnist/MNIST/raw/train-images-idx3-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/rawDownloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz

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Extracting data/mnist/MNIST/raw/train-labels-idx1-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/rawDownloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz

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Extracting data/mnist/MNIST/raw/t10k-images-idx3-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/rawDownloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Downloading http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

  0%|          | 0/4542 [00:00<?, ?it/s]

Extracting data/mnist/MNIST/raw/t10k-labels-idx1-ubyte.gz to data/mnist/MNIST/raw

batch_size = 100
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_data,batch_size=batch_size,shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_data,batch_size=batch_size,shuffle=False)

net

# 定义 MLP 网络  继承nn.Module
class MLP(nn.Module):# 初始化方法# input_size输入数据的维度    # hidden_size 隐藏层的大小# num_classes 输出分类的数量def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):# 调用父类的初始化方法super(MLP, self).__init__()# 定义第1个全连接层  self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)# 定义激活函数self.relu = nn.ReLU()# 定义第2个全连接层self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)# 定义第3个全连接层self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)# 定义forward函数# x 输入的数据def forward(self, x):# 第一层运算out = self.fc1(x)# 将上一步结果送给激活函数out = self.relu(out)# 将上一步结果送给fc2out = self.fc2(out)# 同样将结果送给激活函数out = self.relu(out)# 将上一步结果传递给fc3out = self.fc3(out)# 返回结果return out# 定义参数    
input_size = 28 * 28  # 输入大小
hidden_size = 512  # 隐藏层大小
num_classes = 10  # 输出大小（类别数） # 初始化MLP    
model = MLP(input_size, hidden_size, num_classes)

loss

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optim

learning_rate = 0.001 # 学习率
optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate)

training

# 训练网络num_epochs = 10 # 训练轮数
for epoch in range(num_epochs):for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):# 将iamges转成向量images = images.reshape(-1, 28 * 28)# 将数据送到网络中outputs = model(images)# 计算损失loss = criterion(outputs, labels)# 首先将梯度清零optimizer.zero_grad()# 反向传播loss.backward()# 更新参数optimizer.step()if (i + 1) % 100 == 0:print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item():.4f}')

Epoch [1/10], Step [100/600], Loss: 0.3697
Epoch [1/10], Step [200/600], Loss: 0.1534
Epoch [1/10], Step [300/600], Loss: 0.1699
Epoch [1/10], Step [400/600], Loss: 0.0657
Epoch [1/10], Step [500/600], Loss: 0.1864
Epoch [1/10], Step [600/600], Loss: 0.0878
Epoch [2/10], Step [100/600], Loss: 0.0853
Epoch [2/10], Step [200/600], Loss: 0.0340
Epoch [2/10], Step [300/600], Loss: 0.1702
Epoch [2/10], Step [400/600], Loss: 0.0413
Epoch [2/10], Step [500/600], Loss: 0.0730
Epoch [2/10], Step [600/600], Loss: 0.0986
Epoch [3/10], Step [100/600], Loss: 0.0139
Epoch [3/10], Step [200/600], Loss: 0.0562
Epoch [3/10], Step [300/600], Loss: 0.0235
Epoch [3/10], Step [400/600], Loss: 0.0731
Epoch [3/10], Step [500/600], Loss: 0.0398
Epoch [3/10], Step [600/600], Loss: 0.1915
Epoch [4/10], Step [100/600], Loss: 0.0118
Epoch [4/10], Step [200/600], Loss: 0.0911
Epoch [4/10], Step [300/600], Loss: 0.0256
Epoch [4/10], Step [400/600], Loss: 0.0879
Epoch [4/10], Step [500/600], Loss: 0.0045
Epoch [4/10], Step [600/600], Loss: 0.0191
Epoch [5/10], Step [100/600], Loss: 0.0073
Epoch [5/10], Step [200/600], Loss: 0.0125
Epoch [5/10], Step [300/600], Loss: 0.0421
Epoch [5/10], Step [400/600], Loss: 0.0424
Epoch [5/10], Step [500/600], Loss: 0.0099
Epoch [5/10], Step [600/600], Loss: 0.0043
Epoch [6/10], Step [100/600], Loss: 0.0086
Epoch [6/10], Step [200/600], Loss: 0.0070
Epoch [6/10], Step [300/600], Loss: 0.0092
Epoch [6/10], Step [400/600], Loss: 0.0152
Epoch [6/10], Step [500/600], Loss: 0.0071
Epoch [6/10], Step [600/600], Loss: 0.0038
Epoch [7/10], Step [100/600], Loss: 0.0414
Epoch [7/10], Step [200/600], Loss: 0.0159
Epoch [7/10], Step [300/600], Loss: 0.0332
Epoch [7/10], Step [400/600], Loss: 0.0054
Epoch [7/10], Step [500/600], Loss: 0.0067
Epoch [7/10], Step [600/600], Loss: 0.0072
Epoch [8/10], Step [100/600], Loss: 0.0030
Epoch [8/10], Step [200/600], Loss: 0.0046
Epoch [8/10], Step [300/600], Loss: 0.0492
Epoch [8/10], Step [400/600], Loss: 0.0126
Epoch [8/10], Step [500/600], Loss: 0.0592
Epoch [8/10], Step [600/600], Loss: 0.0073
Epoch [9/10], Step [100/600], Loss: 0.0520
Epoch [9/10], Step [200/600], Loss: 0.0031
Epoch [9/10], Step [300/600], Loss: 0.0036
Epoch [9/10], Step [400/600], Loss: 0.0077
Epoch [9/10], Step [500/600], Loss: 0.0097
Epoch [9/10], Step [600/600], Loss: 0.0029
Epoch [10/10], Step [100/600], Loss: 0.0002
Epoch [10/10], Step [200/600], Loss: 0.0021
Epoch [10/10], Step [300/600], Loss: 0.0235
Epoch [10/10], Step [400/600], Loss: 0.0004
Epoch [10/10], Step [500/600], Loss: 0.0343
Epoch [10/10], Step [600/600], Loss: 0.0249

test

# 测试网络
with torch.no_grad():correct = 0total = 0# 从 test_loader中循环读取测试数据for images, labels in test_loader:# 将images转成向量images = images.reshape(-1, 28 * 28)# 将数据送给网络outputs = model(images)# 取出最大值对应的索引  即预测值_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)# 累加label数total += labels.size(0)# 预测值与labels值比对 获取预测正确的数量correct += (predicted == labels).sum().item()# 打印最终的准确率print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total} %')

Accuracy of the network on the 10000 test images: 98.01 %

save

torch.save(model,"mnist_mlp_model.pkl")

四、回归问题

Chapter-04/4-6 线性回归代码实现.ipynb · 梗直哥/Deep-Learning-Code - Gitee.com

五、多分类问题

Chapter-04/4-8 多分类问题代码实现.ipynb · 梗直哥/Deep-Learning-Code - Gitee.com