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huang.wang
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发表于: IP:您无权察看 2018-7-10 11:22:32 | [全部帖] [楼主帖] 楼主

本文转自 知乎专 腾讯码农


一、前言

阅读本文的基础:我会认为你对BP神经网络有充分的了解,熟读过我上一篇文章,本文会大量引用上一篇文章的知识以及代码。

上一篇笔记的戳我直达


二、用MLP做图像分类识别?

(1)在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)做图片分类的识别,没毛病。

(2)作为上篇笔记学习的延续,以及下一篇CNN的药引,使用MLP来做图片分类识别,实在是个不错的过度例子。通过这个例子,从思路上引出一系列的问题,我不卖关子,自问自答吧,即:

    <1>MLP能做图片分类识别吗?--> 答案是是可以的,上一篇我们是拟合非线性分类函数,这里是拟合图像特征,数学本质没区别。

    <2>MLP做这个事情效果如何?--> 个人认知内,只能说一般一般。

    <3>MLP在这一领域效果一般,是有什么缺陷吗? --> 缺陷是有的,下文会详细说。

    <4>有更好的解决方案吗? --> 那也是必须有的,地球人火星人喵星人都知道有CNN等等更先进的东东;但是在没有这些东西存在的时代,你发明出来了,那才真是666。


三、先上车

1. 数据源

(1)数据源当然是图片,但是是经过数据化处理的图片,使用的是h5文件。h5文件简单说就是把数据按索引固化起来,挺简单的不多说。

(2)我们有3个h5文件,存着不重复的图片数据,分别是:

    <1>train_catvnoncat.h5 (用来训练模型用的,一共有209张,其中有猫也有不是猫的图片,尺寸64*64像素)

    <2>test_catvnoncat.h5 (用来测试模型准确度的,一共有50张图片,,其中有猫也有不是猫的图片,尺寸64*64像素)

    <3>my_cat_misu.h5 (用来玩的,我家猫主子的1张照骗,尺寸64*64像素)


2. 数据结构

(1)拿train_catvnoncat.h5举例,这个文件有2个索引:

    <1>train_set_x:这是一个数组,因为是209张图片,所以数组长度是209。数组中的元素是一个 64*64*3 的矩阵。64*64是图片像素尺寸,3是什么鬼?别忘了这是彩色图片,3就是代表RGB这3个颜色通道的值。

    <2>train_set_y:图片标签数组,长度也是209,是209张图片的标签(label),对应数组下标的值是1时,代表这张图片是喵星人,0则代表不是。

    <3>同理,test_catvnoncat.h5 中有 test_set_x 和 test_set_y;my_cat_misu.h5 中有 mycat_set_x 和 mycat_set_y


3. 告诉你怎么制作图片的h5文件,以后做cnn等模型训练时,非常有用

(1)以我主子为例子:

    原图:

image.png

    自己处理成64*64的图片,当然你也可以写代码做图片处理,我懒,交给你实现了:

image.png

python代码,用到h5py库:


def save_imgs_to_h5file(h5_fname, x_label, y_label, img_paths_list, img_label_list):
 # 构造n张图片的随机矩阵
 data_imgs = np.random.rand(len(img_paths_list), 64, 64, 3).astype('int')
 label_imgs = np.random.rand(len(img_paths_list), 1).astype('int')
 # plt.imread可以把图片以多维数组形式读出来,然后我们存成 n*n*3 的矩阵
 for i in range(len(img_paths_list)):
  data_imgs[i] = np.array(plt.imread(img_paths_list[i]))
  label_imgs[i] = np.array(img_label_list[i])
 # 创建h5文件,按照指定的索引label存到文件中,完事了
 f = h5py.File(h5_fname, 'w')
 f.create_dataset(x_label, data=data_imgs)
 f.create_dataset(y_label, data=label_imgs)
 f.close()
 return data_imgs, label_imgs
 #用法
 # 图片label为1代表这是一张喵星人的图片,0代表不是
 save_imgs_to_h5file('datasets/my_cat_misu.h5', 'mycat_set_x', 'mycat_set_y', ['misu.jpg'],[1])


4. 看看我的数据源的样子

用来训练的图片集合,209张:

image.png

用来校验模型准确度的图片集合, 50张:

image.png

用来玩的,主子照骗,1张:

image.png


四. 开车了

1. 如何设计模型:

(1)输入层:我们的图片是64*64的像素尺寸,那么算上RGB三个通道的数据,我们把三维矩阵拉成面条 64*64*3 = 12288。 也就是我们输入层的数据长度是12288。

(2)隐藏层:使用多层隐藏层,可以自行多尝试一下不同的结构。这里我使用3个隐藏层,隐藏层神经元个数分别是20,7,5

(3)输出层:我们的目标就是判断某张图片是否是猫而已,所以输出层1个神经元,输出概率大于0.5认为是猫,小于等于0.5认为不是。

【插播】:有人会想,第一层隐藏层的神经元和输入层数量一致是不是会好点?理论上是会好点,但是这涉及到MLP的一个缺陷,因为全连接情况下,这样做,第一层的权重w参数就有1228的平方个,约为1.5个亿。如果图片更大呢?参数会成指数级膨胀,后果尽情想象。


2. 如何训练模型

还用说,把209张图片的数据扔到神经网络,完成一次迭代,然后训练1万次,可自行尝试迭不同代次数观察效果。


3. 如何衡量模型的准确度

大神吴恩达(Andrew Ng)提到的方法之一,就是划分不同集合,一部分用来训练,一部分用来验证模型效果,这样可以达到衡量你所训练的模型的效果如何。所以我们训练使用209张图片,最终使用50张测试模型效果。

为了好玩,可以自己用不同图片通过模型去做分类识别。


五. 老规矩,甩代码

还是说明一下代码流程吧:

代码使用到的 NeuralNetwork 是我上一篇笔记的代码,实现了BP神经网络,import进来直接用即可。

代码做的事情就是:

1、从h5文件加载图片数据

2、把原始图片显示出来,同时也保存成图片文件

3、训练神经网络模型

4、验证模型准确度

5、把识别结果标注到原始图片上,同时也保存成图片文件


#coding:utf-8
import h5py
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from NeuralNetwork import *
font = fm.FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc')
def load_Cat_dataset():
    train_dataset = h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "r")
    train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:])
    train_set_y_orig = np.array(train_dataset["train_set_y"][:])
    test_dataset = h5py.File('datasets/test_catvnoncat.h5', "r")
    test_set_x_orig = np.array(test_dataset["test_set_x"][:])
    test_set_y_orig = np.array(test_dataset["test_set_y"][:])
    mycat_dataset = h5py.File('datasets/my_cat_misu.h5', "r")
    mycat_set_x_orig = np.array(mycat_dataset["mycat_set_x"][:])
    mycat_set_y_orig = np.array(mycat_dataset["mycat_set_y"][:])
    classes = np.array(test_dataset["list_classes"][:])
    train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))
    test_set_y_orig = test_set_y_orig.reshape((1, test_set_y_orig.shape[0]))
    mycat_set_y_orig = mycat_set_y_orig.reshape((1, mycat_set_y_orig.shape[0]))
    return train_set_x_orig, train_set_y_orig, test_set_x_orig, test_set_y_orig, mycat_set_x_orig, mycat_set_y_orig,classes
def predict_by_modle(x, y, nn):
    m = x.shape[1]
    p = np.zeros((1,m))
    output, caches = nn.forward_propagation(x)
    for i in range(0, output.shape[1]):
        if output[0,i] > 0.5:
            p[0,i] = 1
        else:
            p[0,i] = 0
    # 预测出来的结果和期望的结果比对,看看准确率多少:
    # 比如100张预测图片里有50张猫的图片,只识别出40张,那么识别率就是80%
    print(u"识别率: "  + str(np.sum((p == y)/float(m))))
    return np.array(p[0], dtype=np.int), (p==y)[0], np.sum((p == y)/float(m))*100
def save_imgs_to_h5file(h5_fname, x_label, y_label, img_paths_list, img_label_list):
    data_imgs = np.random.rand(len(img_paths_list), 64, 64, 3).astype('int')
    label_imgs = np.random.rand(len(img_paths_list), 1).astype('int')
    for i in range(len(img_paths_list)):
        data_imgs[i] = np.array(plt.imread(img_paths_list[i]))
        label_imgs[i] = np.array(img_label_list[i])
    f = h5py.File(h5_fname, 'w')
    f.create_dataset(x_label, data=data_imgs)
    f.create_dataset(y_label, data=label_imgs)
    f.close()
    return data_imgs, label_imgs
if __name__ == "__main__":
    # 图片label为1代表这是一张喵星人的图片,0代表不是
    #save_imgs_to_h5file('datasets/my_cat_misu.h5', 'mycat_set_x', 'mycat_set_y', ['misu.jpg'],[1])
    train_set_x_orig, train_set_y_orig, test_set_x_orig, test_set_y_orig, mycat_set_x_orig, mycat_set_y_orig, classes = load_Cat_dataset()
    train_x_flatten = train_set_x_orig.reshape(train_set_x_orig.shape[0], -1).T
    test_x_flatten = test_set_x_orig.reshape(test_set_x_orig.shape[0], -1).T
    mycat_x_flatten = mycat_set_x_orig.reshape(mycat_set_x_orig.shape[0], -1).T
    train_set_x = train_x_flatten / 255.
    test_set_x = test_x_flatten / 255.
    mycat_set_x = mycat_x_flatten / 255.
    print(u"训练图片数量: %d" % len(train_set_x_orig))
    print(u"测试图片数量: %d" % len(test_set_x_orig))
    plt.figure(figsize=(10, 20))
    plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0.15)
    for i in range(len(train_set_x_orig)):
        plt.subplot(21,10, i+1)
        plt.imshow(train_set_x_orig[i],interpolation='none',cmap='Reds_r',vmin=0.6,vmax=.9)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
    plt.savefig("cat_pics_train.png")
    plt.show()
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.1)
    for i in range(len(test_set_x_orig)):
        ax = plt.subplot(8, 8, i + 1)
        im = ax.imshow(test_set_x_orig[i], interpolation='none', cmap='Reds_r', vmin=0.6, vmax=.9)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
    plt.savefig("cat_pics_test.png")
    plt.show()
    plt.figure(figsize=(2, 2))
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
    for i in range(len(mycat_set_x_orig)):
        ax = plt.subplot(1, 1, i + 1)
        im = ax.imshow(mycat_set_x_orig[i], interpolation='none', cmap='Reds_r', vmin=0.6, vmax=.9)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
    plt.savefig("cat_pics_my.png")
    plt.show()
    # 用训练图片集训练模型
    layers_dims = [12288, 20, 7, 5, 1]
    nn = NeuralNetwork(layers_dims, True)
    nn.set_xy(train_set_x, train_set_y_orig)
    nn.set_num_iterations(10000)
    nn.set_learning_rate(0.0075)
    nn.training_modle()
    # 结果展示说明:
    # 【识别正确】:
    #   1.原图是猫,识别为猫  --> 原图显示
    #   2.原图不是猫,识别为不是猫 --> 降低显示亮度
    # 【识别错误】:
    #   1.原图是猫,但是识别为不是猫 --> 标红显示
    #   2.原图不是猫, 但是识别成猫 --> 标红显示
    # 训练用的图片走一遍模型,观察其识别率
    plt.figure(figsize=(10, 20))
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.15)
    pred_train, true, accuracy = predict_by_modle(train_set_x, train_set_y_orig, nn)
    for i in range(len(train_set_x_orig)):
        ax = plt.subplot(21, 10, i + 1)
        x_data = train_set_x_orig[i]
        if pred_train[i] == 0 and train_set_y_orig[0][i] == 0:
            x_data = x_data/5
        if true[i] == False:
            x_data[:, :, 0] = x_data[:, :, 0] + (255 - x_data[:, :, 0])
        im = plt.imshow(x_data,interpolation='none',cmap='Reds_r',vmin=0.6,vmax=.9)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
    plt.suptitle(u"Num Of Pictrues: %d\n Accuracy: %.2f%%" % (len(train_set_x_orig), accuracy), y=0.92, fontsize=20)
    plt.savefig("cat_pics_train_predict.png")
    plt.show()
    # 不属于训练图片集合的测试图片,走一遍模型,观察其识别率
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.1)
    pred_test, true, accuracy = predict_by_modle(test_set_x, test_set_y_orig, nn)
    for i in range(len(test_set_x_orig)):
        ax = plt.subplot(8, 8, i + 1)
        x_data = test_set_x_orig[i]
        if pred_test[i] == 0 and test_set_y_orig[0][i] == 0:
            x_data = x_data/5
        if true[i] == False:
            x_data[:, :, 0] = x_data[:, :, 0] + (255 - x_data[:, :, 0])
        im = ax.imshow(x_data, interpolation='none', cmap='Reds_r', vmin=0.6, vmax=.9)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        plt.suptitle(u"Num Of Pictrues: %d\n Accuracy: %.2f%%" % (len(test_set_x_orig), accuracy), fontsize=20)
    plt.savefig("cat_pics_test_predict.png")
    plt.show()
    # 用我家主子的照骗,走一遍模型,观察其识别率,因为只有一张图片,所以识别率要么 100% 要么 0%
    plt.figure(figsize=(2, 2.6))
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.1)
    pred_mycat, true, accuracy = predict_by_modle(mycat_set_x, mycat_set_y_orig, nn)
    for i in range(len(mycat_set_x_orig)):
        ax = plt.subplot(1, 1, i+1)
        x_data = mycat_set_x_orig[i]
        if pred_mycat[i] == 0 and mycat_set_y_orig[0][i] == 0:
            x_data = x_data/5
        if true[i] == False:
            x_data[:, :, 0] = x_data[:, :, 0] + (255 - x_data[:, :, 0])
        im = ax.imshow(x_data, interpolation='none', cmap='Reds_r', vmin=0.6, vmax=.9)
        plt.xticks([])
        plt.yticks([])
        if pred_mycat[i] == 1:
            plt.suptitle(u"我:'我主子是喵星人吗?'\nA I :'是滴'", fontproperties = font)
        else:
            plt.suptitle(u"我:'我主子是喵星人吗?'\nA I :'唔系~唔系~'", fontproperties = font)
    plt.savefig("cat_pics_my_predict.png")
    plt.show()



六.结论

1. 神经网络模型的输出结果,标注到了图片上并展示出来,规则是:

    结果展示说明:

    【识别正确】:

    原图是猫,识别为猫 --> 原图显示

    原图不是猫,识别为不是猫 --> 降低显示亮度

    【识别错误】:

    原图是猫,但是识别为不是猫 --> 标红显示

    原图不是猫, 但是识别成猫 --> 标红显示

    图片标题会显示Accuracy(准确度),准确度的计算公式是: 识别正确图片数/图片总数。


2. 模型训练完成后,把训练用的209张图片用训练好的模型识别一遍,观察结果:可以看到,迭代1w次的模型,识别训练图集,准确度是 100% 的:

image.png


3. 模型训练完成后,使用测试图集用训练好的模型识别一遍,观察结果:可以看到,迭代1w次的模型,识别训练图集,准确度只有 78%:

image.png


4. 看看模型能不能认出我主子是喵星人,看样子,它是认出来了:

image.png


七.对结果进一步分析,引出一系列问题

抛出一个问题:为什么用测试图集验证模型,识别率只有78%?在我尝试过改变神经网络结构设计,参数调参后,仍然无法提高识别率,为什么呢?

不算彻底的解答:

也许是我水平有限,调参姿势不对?姿势帅并不是万能的,我们应该从更深层次的原理进行分析。

有人说,你训练数据少了,好像有那么些道理。其实是可以给模型输入更多图片的特征是个不错的办法,比如旋转一下,图片内容放大缩小,挪挪位置等。但是Andrew Ng也说过,过分追求训练数据收集是一条不归路。

在同等训练数据集下,有更好的办法吗?由此引出下一个问题。


刨根问底:想要知道为什么MLP识别度难以做到很高,撇开网络结构,调参,训练数据先不谈。我们应该从MLP身上找找茬。搞清楚我们目标,是提高对图片进行分类识别,那么在使用MLP实现这个目标时,它自身是否有缺陷,导致实现这个目标遇到了困难。那么解决了这些困难,就找到了解决问题的方法。

MLP在做图片分类识别的缺陷:神经元是全连接的方式构成的神经网络,全连接情况下,假设图片是1k*1k像素大小,那么隐藏层个数和输入层尺寸一致时,不考虑RGB颜色通道,单通道下,权重w参数个数会是:(没数错0的话)

如果图片再大点,参数膨胀到不可想象,直接导致的负面效果是:

    参数过多,计算量庞大

    全连接情况下,过深的网络容易导致梯度消失,模型难以训练

MLP全连接的情况下,无法做到图片的形变识别。怎么理解这个词呢,拿手写数字举个例子,比如写8,每个人书写习惯不一样,有的人写的很正,但有的人写歪了点,上半部分小,下半部分大,等等。这时候,MLP的缺点就显现出来了,同一张图片,旋转,或者稍微平移形变一下,它无法识别。你可以通过增加更多特征给模型,但这不是本质上的解决该问题的方法,而是对训练的优化手段。


八. 总结要解决的问题,离下一个坑就不远了

上面已经列举了要解决的几个问题,这里总结一下:

1、我们要解决参数膨胀带来的计算量庞大的问题。

2、优化参数量之后,如何在同等训练数据集不变的情况下,如何提取更多特征。

3、在输入有一定的旋转平移伸缩时,仍能正确识别。


能解决以上问题的众所周知,就是CNN以及众多更先进的神经网络模型了。本文作为一篇引子文章,也是CNN的导火索。

代码在你手中,把第一层隐藏层设计成和输入层一样大,即 layers_dims = [12288, 12288, 20, 7, 5, 1]。还只是64*64的小图片而已,那龟速,我和我的小破笔记本都不能忍啊。这也是为什么大神们发明CNN的原因之一吧!



该贴被huang.wang编辑于2018-7-10 14:23:16


我超级酷,但是如果你回复我的话我可以不酷那么一小会儿。


——来自logo.png


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