本文結(jié)構(gòu)：

• CNN
• 建立模型
• code

昨天只是用了簡單的 softmax 做數(shù)字識別，準確率為 92%，這個太低了，今天用 CNN 來提高一下準確率。

關(guān)于 CNN，可以看這篇：

圖解何為CNN

簡單看一個典型的 Deep CNN 由若干組 Convolution－ReLU－Pooling 層組成。

這三層可以提取出有用的 pattern，但它們并不知道這些 pattern 是什么。
所以接著是 Fully Connected 層，它可以對數(shù)據(jù)進行分類。

在 CNN 中有幾個重要的概念：

• stride
• padding
• pooling

stride，就是每跨多少步抽取信息。每一塊抽取一部分信息，長寬就縮減，但是厚度增加。抽取的各個小塊兒，再把它們合并起來，就變成一個壓縮后的立方體。

padding，抽取的方式有兩種，一種是抽取后的長和寬縮減，另一種是抽取后的長和寬和原來的一樣。

pooling，就是當跨步比較大的時候，它會漏掉一些重要的信息，為了解決這樣的問題，就加上一層叫pooling，事先把這些必要的信息存儲起來，然后再變成壓縮后的層：

即 Pooling 層是用來降維的。
經(jīng)過 convolution 和 ReLU 的作用后，會有越來越復(fù)雜的形式，所以Pooling 層負責提取出最重要的 pattern，進而提高時間空間的效率。

patch，就是小方塊的長寬的像素，in size 是image的厚度為1，out size是輸出的厚度為32:

模型

主要就是建立 2 組 convolution－pooling 層，全連接層，加 dropout 減小過擬合，得到預(yù)測值 y_conv：

• 每一層建立 weight 和 bias，
• 和上一層的輸出值經(jīng)過 conv2d 作用后，應(yīng)用 ReLu 激活函數(shù)，
• 再做 pooling 后得到的輸出值傳遞給下一層

code 和注釋：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# number 1 to 10 data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

def compute_accuracy(v_xs, v_ys):
    global prediction
    y_pre = sess.run(prediction, feed_dict={xs: v_xs, keep_prob: 1})
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1), tf.argmax(v_ys,1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    result = sess.run(accuracy, feed_dict={xs: v_xs, ys: v_ys, keep_prob: 1})
    return result

# 產(chǎn)生隨機變量，符合 normal 分布
# 傳遞 shape 就可以返回weight和bias的變量
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)
    return tf.Variable(initial)

# 定義2維的 convolutional 圖層
def conv2d(x, W):
    # stride [1, x_movement, y_movement, 1]
    # Must have strides[0] = strides[3] = 1
    # strides 就是跨多大步抽取信息
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')     

# 定義 pooling 圖層
def max_pool_2x2(x):
    # stride [1, x_movement, y_movement, 1]
    # 用pooling對付跨步大丟失信息問題
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')        

# define placeholder for inputs to network
xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])        # 784＝28x28
ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
x_image = tf.reshape(xs, [-1, 28, 28, 1])           # 最后一個1表示數(shù)據(jù)是黑白的
# print(x_image.shape)  # [n_samples, 28,28,1]

## 1. conv1 layer ##
#  把x_image的厚度1加厚變成了32
W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])                # patch 5x5, in size 1, out size 32
b_conv1 = bias_variable([32])
# 構(gòu)建第一個convolutional層，外面再加一個非線性化的處理relu
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)            # output size 28x28x32
# 經(jīng)過pooling后，長寬縮小為14x14
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)                                     # output size 14x14x32

## 2. conv2 layer ##
# 把厚度32加厚變成了64
W_conv2 = weight_variable([5,5, 32, 64])                # patch 5x5, in size 32, out size 64
b_conv2 = bias_variable([64])
# 構(gòu)建第二個convolutional層
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)            # output size 14x14x64
# 經(jīng)過pooling后，長寬縮小為7x7
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)                                     # output size 7x7x64

## 3. func1 layer ##
# 飛的更高變成1024
W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
# [n_samples, 7, 7, 64] ->> [n_samples, 7*7*64]
# 把pooling后的結(jié)果變平
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)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

## 4. func2 layer ##
# 最后一層，輸入1024，輸出size 10，用 softmax 計算概率進行分類的處理
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)


# the error between prediction and real data
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction),
                                              reduction_indices=[1]))       # loss
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

sess = tf.Session()
# important step
sess.run(tf.initialize_all_variables())

for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    sess.run(train_step, feed_dict={xs: batch_xs, ys: batch_ys, keep_prob: 0.5})
    if i % 50 == 0:
        print(compute_accuracy(
            mnist.test.images, mnist.test.labels))

學習資料：
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros

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http://www.lxweimin.com/p/28f02bb59fe5
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