使用numpy手写深度学习DNN网络

简介: 使用numpy手写深度学习DNN网络

使用方法

  • 定义网络
from net import ConvNet
net = ConvNet()
if not net.load(MODEL_PATH):      
        net.addConvLayout([3,3,1,4],bias = True,padding='VAILD',init_type=init_type,st_func='LEAKY_RELU_0.01')
        net.addConvLayout([3,3,4,8],bias = True,padding='VAILD',init_type=init_type,st_func='LEAKY_RELU_0.01')
        net.addConvLayout([5,5,8,16],bias = True,padding='VAILD',init_type=init_type,st_func='LEAKY_RELU_0.01')
        net.addConvLayout([5,5,16,32],bias = True,padding='VAILD',init_type=init_type,st_func='LEAKY_RELU_0.01')
        net.addConvLayout([16,16,32,64],bias = True,padding='VAILD',st_func='SIGMOID',init_type=init_type)
        net.addConvLayout([1,1,64,10],bias = True,padding='VAILD',st_func='SIGMOID',init_type=init_type)


  • addData():添加数据
  • addConvLayout():在当前网络最后面添加一层网络

支持卷积层,全连接层,Batch Normalization层

激活函数支持sigmoid,leaky_relu_alpha,alpha可以为任意值


  • regress():回归

支持MSE和交叉熵 支持多种优化器(SGD,Nesterov,RMSProp)

  • count():计算各层输出
  • save():保存权值
  • load():读取权值

运行mnist_train体验训练

test.py的可视化输出

d08f666c2f604a9499c70caf443be4e7.jpg


网络结构输出

  • print(net) 输出网络结构

注:输入前需addData(),并count一次


4e0d14f7cfd791c5d962a36be169095f.jpg


mnist可视化输出


  • 运行mnist_visual_test.py可测试mnist数据集
  • model文件夹内为mnist训练的模型,最新的模型只在batch_size=30的情况下训练了400次,我们在测试集上测试准确率达到了:95.38%。使用的模型结构如上图所示,4层卷积层+2层全连接层


0752add8608353a28d60b6fed26c5dec.jpg

d61317ff2ff460d06436df6e66007b4a.jpg

27f4ed84926ed9d18299aba216fac513.jpg

运行main.ipynb进行个性化测试

完整代码:

https://download.csdn.net/download/weixin_55771290/87387208

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