前言
關于卷積神經網絡的詳細內容可以參考我前面寫的文章：從零開始機器學習-18 CNN：卷積神經網絡
在了解了卷積網絡之后平酿，不難發(fā)現(xiàn)，基本上所有的卷積網絡都是按照："卷積層->池化層->卷積層->池化層...->全連接層->輸出層"這樣的形式進行堆疊排列的棚愤。這樣的層級結構在Keras中使用Sequential模型來實現(xiàn)極為方便尸昧。
在Keras中實現(xiàn)卷積網絡
首先勤晚，卷積網絡是神經網絡的一種，因此卷及網絡中需要有各種層與激活函數(shù)领虹。這些層有全連接層(Dense Layer)、卷積層(Conv Layer)和池化層(Pooling Layer)菌羽，因此需要導入Keras的Layers包中的如下內容：
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
在準備完成之后掠械，通過Pickle加載上一講中準備好的X(特征集)與y(標簽集)數(shù)據由缆。
X = pickle.load(open("X.pickle","rb"))
y = pickle.load(open("y.pickle","rb"))
為了更好地訓練神經網絡，在訓練之前進行數(shù)據預處理顯得至關重要猾蒂。將數(shù)據進行歸一化(Normalization)或者白化(Whitening)處理之后均唉，神經網絡算法的效果可以得到明顯的提升。
歸一化通常有：減均值肚菠、大小縮放和標準化三個方法舔箭。面對圖像數(shù)據來說(像素取值范圍通常是0-255)，大小縮放是最好的方法蚊逢，此時只要將數(shù)據除以255即可层扶。
X = X / 255
下面便是使用Keras的Sequential模型來實現(xiàn)卷及網絡了。
讓我們來定義一個最簡單的卷積網絡烙荷，首先約定命名方法镜会。使用Cx來標記卷積層，使用Px來表示池化層终抽，使用Fx來表示全連接層戳表。其中，x表示層的下標昼伴。
這個最簡單的卷積網絡將會由如下的幾個層構成(讀者可以自由擴展匾旭，或按照諸如LeNet-5等經典的網絡結構來編寫)。
首先是C1卷積層圃郊，這個卷積層是一個二維卷積層（Conv2D）价涝，卷積核的數(shù)目是64，即輸出的維度是64持舆，卷積核的大小為3x3色瘩，當使用該層作為第一層時，應提供input_shape參數(shù)逸寓。例如input_shape = (128,128,3)代表128x128的彩色RGB圖像（data_format='channels_last'）泞遗。
緊接著C1卷積層需要提供一個激活函數(shù)，這里采用ReLU作為激活函數(shù)席覆。
然后就是P1池化層史辙，池化層采用最常見的MaxPooling，采用2x2的池化大小佩伤，也就是下采樣因子聊倔。
C2，P2重復上述層生巡。
最后再輸出之前我們需要將上述幾個層的輸出作為全連接層的輸入耙蔑。由于卷積層和池化層的輸出是2D的，因此需要將其壓平孤荣，此時需要用到Flatten甸陌，而后使用sigmoid激活函數(shù)將結果輸出(我們只需對貓和狗進行分類须揣，如果分類的類別過多地話則可以用softmax作為激活函數(shù))。
這樣钱豁，整個網絡的結構就被定義完了耻卡。在進行訓練之前，需要提供損失函數(shù)和優(yōu)化函數(shù)等牲尺。這里使用二元交叉熵作為損失函數(shù)卵酪，采用ADAM作為優(yōu)化器，使用accuracy作為性能評估項谤碳。
上述代碼如下：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape = X.shape[1:]))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Flatten()) #Conv Layer是2D溃卡， DenseLayer是1D的 所以需要將ConvLayer壓平
model.add(Dense(64))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation("sigmoid"))
model.compile(loss="binary_crossentropy",
optimizer="adam",
metrics=["accuracy"]) # 可以使用categorical_crossentropy作為損失函數(shù)
model.fit(X, y, batch_size =32, epochs=10, validation_split=0.1)
通過model.fit方法，我們給模型提供了數(shù)據集蜒简，指明了訓練的epoch和驗證集劃分的比例瘸羡。運行程序之后，訓練結果如下：
可以看到搓茬，通過10個epochs之后最铁，卷積網絡的預測準確率在驗證集上達到了0.8以上。這個結果也是普通的MLP絕對無法做到的垮兑。
通過采用更加先進的網絡結構，可以得到更高的準確率漱挎。
圖像分類模型
以時間為順序系枪，有這些卷積網絡被提出。
LeNet-5磕谅，AlexNet私爷，VGGNet，GoogLeNet膊夹，ResNet和DenseNet等衬浑。這些圖像分類模型的不斷發(fā)展，推進著圖像分類準確率不斷提升放刨。
這些網絡結構雖然越來越復雜工秩，但都可以通過Keras或是Tensorflow來實現(xiàn)。讀者可以選擇特定的網絡进统，以提高準確度作為目標助币，來實現(xiàn)相應的圖像分類模型。
