如何自定义深度学习神经网络如何自定义深度学习神经网络

前言

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)

深度学习与神经网络

神经网络：一种可以通过观测数据使计算机学习的仿生语言范例
深度学习：一组强大的神经网络学习技术
神经网络和深度学习目前提供了针对图像识别，语音识别和自然语言处理领域诸多问题的最佳解决方案。传统的编程方法中，我们告诉计算机如何去做，将大问题划分为许多小问题，精确地定义了计算机很容易执行的任务。而神经网络不需要我们告诉计算机如何处理问题，而是通过从观测数据中学习，计算出他自己的解决方案。今天，深度神经网络和深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等许多重要问题上取得了出色的表现。

初识神经网络

人类的视觉系统是世界上最棒的系统之一，比如下列一串手写数字：

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【结果】：504192 大多数人都可以一眼看出它是504192。在我们大脑的每一个半球，都有主要的视觉皮质V1V1，它包含了1.4亿个神经元，在这些神经元之间有数百亿的接触。然而人类的视觉不仅仅包含了V1V1，而是一系列的视觉皮质V1,V2,V3,V4,V5V1,V2,V3,V4,V5，逐步进行更复杂的图像处理。我们大脑里有一台超级计算机，通过数亿年的进化，可以很好的适应这个视觉世界。识别手写数字并不容易，我们人类惊人地可以理解我们眼睛所看到的东西，但这些工作都是在我们不知不觉中就完成了，我们根本不知道我们大脑完成了多么负责的工作。

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手写体数字识别是图像识别领域中一种常见的任务神经网络解决这类问题通过不一样的方式。思想是把大量的手写数字作为训练样本，然后生成一个可以通过训练样本学习的系统。换句话说，神经网络使用样本自动地推断出识别手写数字的规则。此外，通过增加训练样本的数量，该网络可以学到更多，并且更加准确。

神经网络的架构

先解释一下网络中的各部分的专业术语。假设我们有一个网络：

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基础神经网络结构最左边的一层称为输入层，位于这一层的神经元称为输入神经元。最右边的输出层包含了输出神经元，本例只有一个输出神经元。中间的层被称为隐藏层，因为这些神经元既不是输出也不是输入。隐藏层听起来很神秘，但是他其实就只意味着既不是输入也不是输出而已。上图的神经网络中只包含了一个隐藏层，但是有些网络有许多隐藏层，比如下图的四层网络结构，含有两个隐藏层：

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深度神经网络架构网络中的输入和输出层一般都被设计的很简单。比如：假设我们试图识别一幅图像是否是9，一个自然的方法就是将该图片的灰度值编码作为神经元的输入。如果这个图片是64X64的灰度图，那么我们的输入神经元就有64X64=4096个输入神经元，它的值随着灰度在0到1里适当的变化。输出神经元只有一个，输出的值小于0.5表示这个数字不是9，反之就是9.
虽然输入输出层的设计很简单，但是隐藏层的设计却是门艺术。我们不可能通过一些简单的经验法则来总结隐藏层的设计过程。相反，神经网络的研究人员已经开发了隐藏层的许多的最优设计规则，这可以帮助人们从他们的网络中的到预期的行为。

深度神经网络搭建神器Tensorflow2.0 与 Pytorch

最初Tensorflow在1.x的版本上基于静态图的概念搭建神经网络的训练的，那时相比Pytorch而言在调试上可谓是比较不便。2.0之后Tensorflow才将架构转向动态图的理念。由于Pytorch的入门已比较容易，那接下来我们就使用Tensorflow2.0来创建一个简单版深度学习神经网络：
首先： Anaconda和TF2.0环境安装
然后：搭建一个一层卷积层，一层池化层，和2个全连接层的基础神经网络：

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shape为[32,32,3]的一张图像作为输入，进入一层自定义的Con2D卷积

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上一层的输出结果进入下一层自定义的平均池化层

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对池化输出做BN归一化处理，并将所有特征进行展平

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展平后结果进入两个全连接层，最后得10分类的softmax输出置信度概率矩阵

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模型经实例化后可被外部调用，按面向对象法则进行构造和参数传递最后：打印一下该基础神经网络的网络信息：

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可以清晰看出每一层的维度和尺寸信息，为None的地方代表未定义bitchsize 【如何自定义深度学习神经网络】至此一个深度学习神经网络就搭建好了。经典的深度学习神经网络比方说Resnet(18,34,50,101,152), MobileNet(v1,v2,v3)......等网络结构各不相同。可以使用迁移学习在tf.karas中找到已经官方话的神经网络模板，也可以自定义按上文索迹进行自我搭建。目的，都是一样：对图像中的特征信息进行提取，归类。不同的神经网络模型各自经过千百次实验，效果最佳的神经网络和输入参数被筛选和保留下来用做后续AI任务和发展贡献。