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1. 写在前面

    这是我的本科毕设，今天终于差不多降完重了哈哈，总共耗时一个半月，写完赶紧趁热打铁来记录一下整个学习过程。本文是基于你了解了lenet-5模型结构进行的手写体识别系统设计，包括手写体数字识别与手写体汉字识别（准确率分别达到了99.52%和93.64%左右）在本文里不会去详细介绍有关lenet-5模型的各层原理（这个信息来源特别多），但是会对编写代码的每一步进行详细解释（鉴于我的学习历程，发现很多博文代码没有解释），因此我觉得是特别适合了解理论但不会编代码的小白学习的。

2. 环境搭建

    先说一下我的实验环境:Anaconda2019.10+Pycharm+Tensorflow2. 1。电脑配置是系统：windows10；CPU：i5-7200u ，GPU：GeForce 920MX（计算能力应该是5）。原以为环境搭建应该是挺简单的，但是在遇坑的时候才发现这里面还是有很多的学问的，如果没有了解这方面的知识后面很容易出现很多意想不到的“惊喜”。这里要着重推荐一下北大的tensorflow笔记，第一课便是环境的搭建，后续的视频也是非常值得去学习。如果觉得看视频比较麻烦，也可以直接看一下我的这一篇文章。
搭建成功后，下面让我们开始迷人的深度学习之旅吧！

3. 卷积神经网络

    卷积神经网络的开篇之作LeNet-5产生于1998年，从根本来说CNN就是一个多层感知机，基本思想是局部连接、权值共享与采样。卷积其实就是卷积计算，在图像分类问题的卷积运算中，每个像素（pixel）代表一个神经元（neural cell），同一个卷积核（Convolution kernel)内，每个像素所在神经元连接上一层部分神经元，这便是局部连接；第 m层特征图（Feature Map）与第 m-1层特征图建立连接时,第 m-1层的不同神经元连接相同的神经元会共享权重，将部分像素映射为新的像素值，输出为第 m+1层特征图。
    采样是在时间或者空间上对输入特征图进行降低分辨率的处理，保持了网络的空间不变性。这三种特点使得在处理二维图像的问题上，图像可以直接作为网络的输入，有效解决了传统识别算法中特征提取难的问题，尤其是在输入数据的扭曲上具有很强的鲁棒性和网络泛化能力等。

卷积计算

    本篇论文主要是以实践为主，因此在这只做简单的介绍。有关LeNet-5模型的结构及卷积网络训练原理需要大家自行了解，下面咱们直接奔入正题！

4. 数字手写体识别实现

    我采用的是MNIST数据集，该数据集是封装在keras库的datasets里面，可以直接调用。本文我是用keras库直接堆叠网络结构，适合新手，下面直接看代码。
卷积神经网络训练六步法：
第一步：import

import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
from net import net1, net2, net3  # 这里是我自己搭建的三个网络
from tensorflow.keras.optimizers import Adam  # 优化器
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator  # 数据增强函数
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau  # 回调学习率函数

第二步：加载数据集

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# x_train.shape:(60000,28,28)，y_train.shape:(10000,28,28)
# 说明mnist数据集训练集与测试集样本分别为60000个、10000个，图像数据为28*28的像素矩阵，整体训练集与测试集为三维张量
# y_train.shape:(60000,)
# 标签是数值，一维张量# 将训练集转变为四维张量并归一化
# 这里转为四维张量是因为keras库的卷积层要求输入为四维张量，归一化是方便网络训练
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0# 把标签转成独热码（一维的概率向量），这里跟后面选择的损失函数与评价指标有联系
# 因为加载的数据集标签都是数值形式，如果选用交叉熵损失函数Categorical_Crossentropy为损失函数就需要转变独热码形式
# y_train = utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
# y_test = utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

第三步：kears.Sequential

# 搭建卷积神经网络
model = tf.keras.Sequential([Conv2D(input_shape=(28, 28, 1), filters=32, kernel_size=(5, 5), activation="relu", padding='same'),MaxPool2D(pool_size=(2, 2)),Conv2D(filters=32, kernel_size=(5, 5), activation="relu"),MaxPool2D(pool_size=(2, 2), strides=2),Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),Flatten(),# 输出层Dense(10, activation="softmax")])
# 打印网络结构
model.summary()

第四步： model.compile 模型设定（优化器、损失函数、评价指标的选用）

optimizer = Adam()
# 一般都选 adam优化器，默认学习率为1e-3，这里我们选用另外一种交叉熵函数Sparse_Categorical_Crossentropy和准确率评价指标sparse_categorical_accuracymodel.compile(optimizer=optimizer, loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['sparse_categorical_accuracy'])# 回调学习率，这个目的是为了提高准确率，如果准确率迭代3次还没有增长就降低学习率（为原来的0.5倍），最低只能降到1e-5
# 经过我的一些实验结果，最后发现acc与loss曲线会收敛的更加平滑
learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(monitor='val_sparse_categorical_accuracy', patience=3, mode='auto',verbose=1, factor=0.5, min_lr=1e-5)# 数据增强，增强模型的泛化能力，是防止过拟合的一种方法
data_augment = ImageDataGenerator(rotation_range=10, zoom_range=0.1, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1,horizontal_flip=False, vertical_flip=False)

第五步：model.fit或者model.fit_generator 模型训练

# 训练模型，每喂入32组数据打乱样本，迭代100次，verbose是日志输出形式有1，2，3，默认为1表示每个banch都输出，2表示一行一行的输出，3表示不输出
history = model.fit_generator(data_augment.flow(x_train, y_train, batch_size=32), epochs=100, verbose=2,validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[learning_rate_reduction], shuffle=True)# 保存模型，因为本模型是我优化之后的所以这里直接保存下来，运行结果是输出一个h5文件，保存了模型的结构与参数，后面的GUI设计会用到这个文件
model.save('jun_model1.h5')

第六步：model.evaluate

# 评估模型，打印测试集loss和acc
loss, acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('训练完成\n')
print('Test loss is {:5f}'.format(loss))
print('Test accuracy is {:5.2f}% '.format(100 * acc))

    在这里我还加了一个可视化代码，几乎适用于每一个网络，注意如果你的损失函数和准确率不是Sparse_Categorical_Crossentropy和sparse_categorical_accuracy，那么对应的acc与val_acc就要改写代码。

# 训练集和验证集的acc和loss曲线可视化
acc = history.history['sparse_categorical_accuracy']
val_acc = history.history['val_sparse_categorical_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.legend()plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(loss, label='Training Loss')
plt.plot(val_loss, label='Validation Loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

    训练结束，loss曲线与acc曲线如下图所示：

发现误差与准确率都收敛，说明网络训练良好，再看结果发现识别准确率达到了99.52%，网络训练非常成功！

创作中·······