基于tensorflow的MNIST手写数字识别（三）--神经网络篇

想想还是要说点什么

抱歉啊，第三篇姗姗来迟，确实是因为我懒，而不是忙什么的，所以这次再加点料，以表示我的歉意。废话不多说，我就直接开始讲了。

加入神经网络的意义

前面也讲到了，使用普通的训练方法，也可以进行识别，但是识别的精度不够高，因此我们需要对其进行提升，其实MNIST官方提供了很多的组合方法以及测试精度，并做成了表格供我们选用，谷歌官方为了保证教学的简单性，所以用了最简单的卷积神经网络来提升这个的识别精度，原理是通过强化它的特征（比如轮廓等），其实我也刚学，所以能看懂就说明它确实比较简单。
- 我的代码都是在0.7版本的tensorflow上实现的，建议看一下前两篇文章先。

流程和步骤

其实流程跟前面的差不多,只是在softmax前进行了卷积神经网络的操作，所也就不仔细提出了，这里只说卷积神经网络的部分。
如第一篇文章所说，我们的卷积神经网络的，过程是卷积->池化->全连接.

# 卷积函数
# convolution
def conv2d(x, W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
#这里tensorflow自己带了conv2d函数做卷积，然而我们自定义了个函数，用于指定步长为1，边缘处理为直接复制过来

    
    
# pooling
def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)

Computes a 2-D convolution given 4-D input and filter tensors.

Given an input tensor of shape [batch, in_height, in_width, in_channels] and a filter / kernel tensor of shape [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels], this op performs the following:

Flattens the filter to a 2-D matrix with shape [filter_height filter_width in_channels, output_channels].

Extracts image patches from the the input tensor to form a virtual tensor of shape [batch, out_height, out_width, filter_height filter_width in_channels].

For each patch, right-multiplies the filter matrix and the image patch vector.
In detail,

output[b, i, j, k] =
sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] i + di, strides[2] j + dj, q] *
filter[di, dj, q, k]

Must have strides[0] = strides[3] = 1. For the most common case of the same horizontal and vertices strides, strides = [1, stride, stride, 1].

Args:

input: A Tensor. Must be one of the following types: float32, float64.

filter: A Tensor. Must have the same type as input.

strides: A list of ints. 1-D of length 4. The stride of the sliding window for each dimension of input.

padding: A string from: “SAME”, “VALID”. The type of padding algorithm to use.

use_cudnn_on_gpu: An optional bool. Defaults to True.

name: A name for the operation (optional).

Returns:

A Tensor. Has the same type as input.

####

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)

Performs the max pooling on the input.

Args:

value: A 4-D Tensor with shape [batch, height, width, channels] and type float32, float64, qint8, quint8, qint32.

ksize: A list of ints that has length >= 4. The size of the window for each dimension of the input tensor.

strides: A list of ints that has length >= 4. The stride of the sliding window for each dimension of the input tensor.

padding: A string, either ‘VALID’ or ‘SAME’. The padding algorithm.

name: Optional name for the operation.

Returns:

A Tensor with the same type as value. The max pooled output tensor.

初始化权重和偏置值矩阵，值是空的，需要后期训练。

def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape = shape)
    # print(tf.Variable(initial).eval())
    return tf.Variable(initial)

#这是做了两次卷积和池化
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, w_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, w_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

1
2
3

这里是做了全连接，还用了relu激活函数（RELU在下面会提到）
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, w_fc1) + b_fc1)

1 2	#为了防止过拟合化，这里用dropout来关闭一些连接（DROP下面会提到） h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

然后得到的结果再跟之前的一样，使用softmax等方法训练即可得到参数。

RELU激活函数

激活函数有很多种，最常用的是以下三种

Sigmoid

将数据映射到0-1范围内

公式如下

####函数图像如下

Tanh

将数据映射到-1-1的范围内

公式如下

函数图像如下

RELU

小于0的值就变成0，大于0的等于它本身

函数图像

具体的参考这个http://blog.csdn.net/u012526120/article/details/49149317

###dropout的作用

以前学习数学我们常用到一种方法，叫做待定系数法，就是给定2次函数上的几个点，然后求得2次函数的参数。

一样的道理，我们这里用格式训练集训练，最后训练得到参数，其实就是在求得一个模型（函数），使得它能跟原始数据的曲线进行拟合（说白了，就是假装原始数据都在我们计算出来的函数上）

但是这样不行啊，因为我们还需要对未知数据进行预测啊，如果原始的数据点都在（或者大多数都在）函数上了（这就是过拟合），那会被很多训练数据误导的，所以其实只要一个大致的趋势函数就可以了

所以Dropout函数就是用来，减少某些点的全连接（可以理解为把一些点去掉了），来防止过拟合

具体的看这个http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html