解析Tensorflow之MNIST的使用-猿码集

1. 引言

在深度学习领域中，使用MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）数据集是一个基本的任务，让机器学习基本分类任务。MNIST数据集由数字图像组成，范围从零到九。在Tensorflow中，使用MNIST数据集的步骤非常简单并且方便，在接下来的文章中，我们将详细解析Tensorflow如何使用MNIST数据集来进行机器学习模型的训练。

2. MNIST数据集介绍

2.1 数据标签和形状

MNIST数据集是由手写数字图像组成的，每张图像都是28\*28像素，并且用数字0-9之间的一个数字进行标记。因此，每张图像都有一个对应的标签，标签的形状为一个数字，范围从0-9。MNIST数据集的训练集是60,000个图像，测试集为10,000个图像。下面是一个MNIST数据集的图像的例子：

2.2 加载MNIST数据集

在Tensorflow中加载MNIST数据集非常简单，并且Tensorflow提供了一个方便的函数来自动下载和加载这些数据。首先，我们需要导入Tensorflow和相关的库：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

接下来，我们可以使用Matplotlib来绘制MNIST数据集的图像，这将有助于我们了解数据集的结构：

plt.imshow(x_train[0], cmap='gray') # 显示第一张训练图像的灰度版本
plt.title('Label: ' + str(y_train[0])) # 显示所示图像的标签
plt.show()

3. 构建模型

模型是任何机器学习任务的核心部分，MNIST分类任务也不例外。在这个任务中，我们将使用神经网络。神经网络是一种拟合密切相似的非线性函数的强大工具。虽然不同的隐层可用于此，但在这个教程中，我们将使用一个简单的全连接神经网络。

3.1 激活函数

在神经网络中，激活函数用于将神经元的输出映射到一个范围中（通常是[0,1]或[-1,1]之间）。常见的激活函数是Sigmoid、TanH、ReLU和LeakyReLU函数。在本教程中，我们将使用ReLU激活函数，因为它在训练过程中的速度更快。

3.2 损失函数

在训练神经网络时，我们需要定义一个损失函数。损失函数通常用于衡量我们的模型预测与实际结果之间的差异。MNIST分类任务中常见的损失函数是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数用于测量我们的模型输出的概率分布与实际标签的概率分布之间的距离。

3.3 优化算法

优化算法用于在训练过程中更新模型参数。常见的优化算法之一是随机梯度下降（SGD）。在SGD中，我们通过计算损失函数关于参数的梯度来更新参数。然后使用以下公式来更新模型的每个参数：

其中，lr是学习率，是模型的一个超参数。在本教程中，我们将使用Adam优化算法，Adam算法是由Diederik Kingma和Jimmy Ba于2014年提出的，它结合了AdaGrad和RMSProp的优点，既能享受梯度更新的速度，也能保证参数更新的方向性。

3.4 构建模型代码

接下来，我们将构建一个使用Tensorflow 2.0 API的全连接神经网络模型：


model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将28x28像素矩阵展平为一维向量
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), # 隐藏层1
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # 隐藏层2
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出层（10个数字的概率分布）
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

4. 训练模型

我们用了60,000张手写数字图片来训练模型，训练过程中模型会不断地尝试去找到最优解。我们通过调整超参数最终确定一组好的训练方式，将验证集上的损失值和正确率调至最优。

4.1 设置超参数

我们在训练模型时需要设置一些超参数，神经网络隐层的数量、每个隐藏层的神经元数量、激活函数等都是超参数，这些超参数会影响模型的准确性和速度，我们需要针对不同的任务和数据集对这些超参数进行不同的设置。在本任务中，我们针对MNIST数据集对一些超参数进行以下设置：

学习率：0.001

批量大小：256

隐藏层数量：2

隐藏层神经元数量：256和128

4.2 训练模型

我们在模型上完成了所有设置后，就可以开始训练模型了。在训练过程中，我们将使用训练数据和验证数据来训练和监测模型的准确性。


history = model.fit(
    x_train,
    y_train,
    batch_size=256, # 每个批次的大小
    epochs=10, # 迭代次数，即训练的轮数
    validation_data=(x_test, y_test),
    verbose=1 # 显示训练过程
)

4.3 评估模型

训练完成后，我们需要使用测试数据集来评估模型的性能：


model.evaluate(x_test, y_test)

该模型训练10轮后，测试集上的准确率可以达到99%以上，这说明这个简单的神经网络模型在MNIST数据集上是非常有效的。

5. 总结

在本教程中，我们介绍了如何使用Tensorflow 2.0 API将神经网络应用于MNIST数据集。我们还介绍了神经网络中的激活函数、损失函数和优化算法。最后，我们训练了一个简单的全连接神经网络来识别手写数字图像。通过这个教程，我们可以了解Tensorflow如何在MNIST数据集上对模型进行训练，并且能够理解可以调整的超参数的意义。

解析Tensorflow之MNIST的使用