实战：利用Keras框架搭建神经网络模型实现基本图像分类识别，使用自己的数据集进行训练测试。

问：为什么选择Keras？
答：使用Keras便捷快速。用起来简单，入门容易，上手快。没有tensorflow那么复杂的规范。

整体流程

1. 读取数据
2. 数据预处理
3. 切分数据集（分为训练集和测试集）
4. 搭建网络模型（初始化参数）
5. 训练网络模型
6. 评估测试模型（通过对比不同参数下损失函数不断优化模型）
7. 保存模型到本地

（1）手动配置参数，设置数据存储路径、模型保存路径、图片保存路径

# 输入参数，手动设置数据存储路径、模型保存路径、图片保存路径等
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required=True,
	help="path to input dataset of images")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
	help="path to output trained model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
	help="path to output label binarizer")
ap.add_argument("-p", "--plot", required=True,
	help="path to output accuracy/loss plot")
args = vars(ap.parse_args())

数据加载与预处理

# 拿到图像数据路径，方便后续读取
imagePaths = sorted(list(utils_paths.list_images(args["dataset"])))
random.seed(42)
random.shuffle(imagePaths)
# 数据洗牌前设置随机种子确保后面调参过程中训练数据集一样

# 遍历读取数据
for imagePath in imagePaths:
	# 读取图像数据，由于使用神经网络，需要输入数据给定成一维
	image = cv2.imread(imagePath)
	# 而最初获取的图像数据是三维的，则需要将三维数据进行拉长
	image = cv2.resize(image, (32, 32)).flatten()
	data.append(image)

	# 读取标签，通过读取数据存储位置文件夹来判断图片标签
	label = imagePath.split(os.path.sep)[-2]
	labels.append(label)

# scale图像数据，归一化
data = np.array(data, dtype="float") / 255.0
labels = np.array(labels)

# 转换标签，one-hot格式
lb = LabelBinarizer()
trainY = lb.fit_transform(trainY)
testY = lb.transform(testY)

数据预处理：①通过数据除以255进行数据归一化；②对数据标签进行格式转换。

搭建网络模型

1. 创建序列结构

model = Sequential()

2. 添加全连接层

• 第一层全连接层Dense设计512个神经元，当前输入特征个数（输入神经元个数）为3072，设置激活函数为"relu"；
• 第二层设计256个神经元；
• 第三层设计类别数个神经元（即3个），并作softmax操作得到最终分类类别。

# 第一层
model.add(Dense(512, input_shape=(3072,),activation="relu"))
# 第二层
model.add(Dense(256, activation="relu",))
# 第三层
model.add(Dense(len(lb.classes_), activation="softmax",))

3. 初始化参数

# 学习率
INIT_LR = 0.01
# 迭代次数
EPOCHS = 200

4. 训练网络模型

# 给定损失函数和评估方法
opt = SGD(lr=INIT_LR) # 指定优化器为梯度下降的优化器
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt,
	metrics=["accuracy"])

# 训练网络模型
H = model.fit(trainX, trainY, validation_data=(testX, testY),
	epochs=EPOCHS, batch_size=32)

5. 测试网络模型

使用上面训练所得网络模型对测试集进行预测，并对比预测解国和数据集真实结果打印结果报告（包括准确率、recall、f1-score），并将损失函数以折线图的效果直观展示出来

predictions = model.predict(testX, batch_size=32)
print(classification_report(testY.argmax(axis=1),
	predictions.argmax(axis=1), target_names=lb.classes_))

6. 评估结果
   
   
   从损失函数图像中可看出，模型出现明显过拟合现象，故而该初始参数所构建的模型效果较差，需要通过调参优化模型。

优化网络模型

学习率

对比学习率为0.01和0.001的损失函数图像。

train_loss与val_loss之间差异仍然存在，但是可看出学习率越大，过拟合现象越明显。

Drop-out操作

Dropout操作：在搭建网络模型中，通过设置一0到1范围内的参数从而防止过拟合。

权重初始化方法对比

（1）RandomNormal随机高斯初始化

kernel_initializer =initializers.random_normal(mean=0.0,stddev=0.05)

model.add(Dense(512, input_shape=(3072,),activation="relu",kernel_initializer =initializers.random_normal(mean=0.0,stddev=0.05)))
model.add(Dense(256, activation="relu",kernel_initializer =initializers.random_normal(mean=0.0,stddev=0.05)))
model.add(Dense(len(lb.classes_), activation="softmax",kernel_initializer =initializers.random_normal(mean=0.0,stddev=0.05)))

图中可看出，添加RandomNormal初始化后，过拟合现象减弱了一丢丢。

（2）TruncatedNormal截断

kernel_initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None)

相比于正常高斯分布截断了两边，只取小于2倍stddev的值

model.add(Dense(512, input_shape=(3072,), activation="relu" ,kernel_initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05)))
model.add(Dense(256, activation="relu",kernel_initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05)))
model.add(Dense(len(lb.classes_), activation="softmax",kernel_initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05)))

对比stddev取不同值时的loss函数图可得，TruncatedNormal中stddev值越小，过拟合风险越低，模型效果越好。TruncatedNormal消除过拟合的效果RandomNormal好。

正则化

kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)

正则化后，损失函数loss = 初始loss + aR(W)。正则化惩罚W，让稳定的W减少过拟合。

model.add(Dense(512, input_shape=(3072,), activation="relu" ,kernel_initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None),kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dense(256, activation="relu",kernel_initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None),kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))
model.add(Dense(len(lb.classes_), activation="softmax",kernel_initializer = initializers.TruncatedNormal(mean=0.0, stddev=0.05, seed=None),kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))

对比正则化前后取迭代150到200的loss波动图，可发现正则化后虽然开始时loss值较大，但后期过拟合现象有明显减弱

再对比正则化参数l2 = 0.01和0.05的结果可得，l2越大，W的惩罚力度越大，过拟合风险越小

加载模型进行测试

# 导入所需工具包
from keras.models import load_model
import argparse
import pickle
import cv2

# 设置输入参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
	help="path to input image we are going to classify")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
	help="path to trained Keras model")
ap.add_argument("-l", "--label-bin", required=True,
	help="path to label binarizer")
ap.add_argument("-w", "--width", type=int, default=28,
	help="target spatial dimension width")
ap.add_argument("-e", "--height", type=int, default=28,
	help="target spatial dimension height")
ap.add_argument("-f", "--flatten", type=int, default=-1,
	help="whether or not we should flatten the image")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载测试数据并进行相同预处理操作
image = cv2.imread(args["image"])
output = image.copy()
image = cv2.resize(image, (args["width"], args["height"]))

# scale the pixel values to [0, 1]
image = image.astype("float") / 255.0

# 对图像进行拉平操作
image = image.flatten()
image = image.reshape((1, image.shape[0]))

# 读取模型和标签
print("[INFO] loading network and label binarizer...")
model = load_model(args["model"])
lb = pickle.loads(open(args["label_bin"], "rb").read())

# 预测
preds = model.predict(image)

# 得到预测结果以及其对应的标签
i = preds.argmax(axis=1)[0]
label = lb.classes_[i]

# 在图像中把结果画出来
text = "{}: {:.2f}%".format(label, preds[0][i] * 100)
cv2.putText(output, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7,
	(0, 0, 255), 2)

# 绘图
cv2.imshow("Image", output)
cv2.waitKey(0)

分类结果：



通过预测结果可得：该模型在预测猫上存在较大误差，在预测熊猫上较为准确。或许改进增加迭代次数可进一步优化模型。