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python 深度学习DeepLearning（学习笔记）

5507人阅读 2023/4/25 14:06 总访问：3143414 评论：0 收藏：0 手机

分类: AI

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/55a6e3fdaa9846cb81829fd20288e216.jpg)
>#python 深度学习DeepLearning（学习笔记）
[TOC]

什么是深度学习DeepLearning？
------------

tn2>深度学习就是不断增加一个神经网络的隐藏层神经元，让输入的数据被这些神经元不断的抽象和理解，最后得到一个具有泛化能力的预测网络模型，一般我们把隐藏层超过三层的网络模型称为深度神经网络。
这个过程有时会很难用数学的方式进行理解它在理解什么，当然我们可以通过收集数据、送入数据、进行训练然后期待结果。
我们也可以通过设置学习率、激活函数、神经元数量，来调节神经网络的大致行为，俗称调参。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/f8301e3a76ff42bca61d4a01203c5f8d.png)

tn2>我们以tensorflow为例，http://playground.tensorflow.org/ 。

Tensorflow游乐场
------------

tn2>我们可以看到这里有四种数据集，我们可以先尝试一下第三种数据集。

### 豆豆普通分类实践

tn2>红色的豆豆表示无毒，蓝色的豆豆表示有毒，我们可以设置我们熟悉的Sigmoid进行训练，并设置学习率为`0.03`，然后点击开始训练。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/899d5266a3c74295bd1687f5fdf6997d.png)

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/58d1359be2704cf68388b9e584387ba6.png)

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/624cfe468bce49bfbdeda6a7bd334f9d.png)

tn2>我们发现它做出了很好的分类。


### 豆豆圆形分类实践

tn2>我们再来看第一种，上面圆圈蓝色是有毒的豆豆，下面黄色是无毒的豆豆。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/dd166733787b4626bff65036e9dc4e57.png)

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/82870e3c32b34acdb9aad47527b2fcf7.png)

tn2>通过分析我们发现三条线可以很好的进行闭合形成一个圆圈，所以我们在Tensorflow游乐场中可以添加三个神经元进行训练。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/ed0dceb331764ecda15f63dad530bca5.png)

### 异或数据集

tn2>当时为了证明感知器模型没有什么用处，便提出了异或的问题。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/62ea1fa2ae9744b19c6dc29e5ee3a65d.png)

tn2>异或问题：相同的数为1，不同的数为0，这样如此简单的数都无法进行区别，导致神经网络在当时处于很长的一个低谷期。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/ae4a6d14d4e748a8918a81ab27a451ee.png)

tn2>这里我们同样通过3个神经元可以进行训练，从而得出的我们想要达到的目的，但这是为什么？待会会进行解释。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/f5d802932a894e779d8263e12e2193c8.png)

### 螺旋数据集

tn2>这种像蚊香一样的螺旋数据集，我们使用三个隐藏层每层四个神经元进行训练发现非常的吃力。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/1a604b3692c740a3a76247faa9550e53.png)

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/36d0116e5faa442dbf1cb4f5733686ab.png)

tn2>这是由于我们的sigmoid函数出现了问题，导数远离了中心位置但是导数可导依旧不为0，但是导数很小，这样梯度下降就很难进行。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/1a1aaec836464298a2e07cc7cecf42c1.png)

tn2>所以现在的人们很难使用sigmoid进行训练模型，而是使用Relu的激活函数。
在线性结果z大于0的使用输出值为z，而在z小于0的时候固定为0，这样在z大于0的时候处处可导而且不会出现梯度消失的情况。
在z=0的时候从数学上来看这个折点确实不可导，但如果真的遇到这个点需要特殊处理一下了。
Relu的缺陷：当然如果a小于0的部分，很有可能让神经元死亡，也就是所谓的`Dead Relu Problem`,因为在反向传播的时候链式求导法则中，如果激活函数是0梯度为权重将无法更新。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/3d1b20d19a2a4fa68831b13bb98b7eef.png)

tn2>所以人们又改进了relu为`reaky-relu`，在z小于0的时候输出不再是0而是一个缓缓倾斜的直线，这样就可以避免死亡relu问题

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/b7ee014fcb50444394489a1898a7ed38.png)

tn2>当然关于梯度消失的问题有很多，直接使用relu函数进行训练模型同样可以达到很好训练效果。
如果没有特别的需求Relu一定是首选。
我们再此使用Tensorflow游乐场选择Relu函数并在每一层加到八个神经元进行训练，会发现可以得到很好效果。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/b82c1fa2eafa4949ae4bd942cf94f59b.png)

编码实践
------------

tn2>接下来我们通过编码来对螺旋形数据集进行实践。

![](https://img.tnblog.net/arcimg/hb/35a85ca253f747cda2b8907dc702984f.png)

tn2>首先准备数据。

```python
import numpy as np
import random

def get_beans9(counts):
	posX,posY = genSpiral(int(counts/2),0,1)
	negX,negY = genSpiral(int(counts/2),np.pi,0)
	X = np.vstack((posX,negX))
	Y = np.hstack((posY,negY))
	return X,Y


def genSpiral(counts,deltaT, label):
	X = np.zeros((counts,2))
	Y = np.zeros(counts)
	for i in range(counts):
		r = i / counts * 5
		t = 1.75 * i / counts * 2 * np.pi + deltaT;
		x1 = r * np.sin(t) + random.uniform(-0.1,0.1)
		x2 = r * np.cos(t) + random.uniform(-0.1,0.1)
		X[i] = np.array([x1,x2])
		Y[i] = label
	return X,Y 

def dist(a, b):
	dx = a['x'] - b['x'];
	dy = a['y']- b['y'];
	return np.sqrt(dx * dx + dy * dy);
def getCircleLabel(p, center):
	radius = 1;
	if dist(p, center) < (radius * 0.5):
		return 1
	else:
		return 0

def randUniform(a=-1, b=1):
  return np.random.rand() * (b - a) + a;

def classifyCircleData(numSamples=100, noise=0):
	points = [];
	Y = []
	X = []
	radius = 1;
	num = int(numSamples/2)
	for i in range(num):
		r = randUniform(0, radius * 0.5);
		angle = randUniform(0, 2 * np.pi);
		x = r * np.sin(angle);
		y = r * np.cos(angle);
		noiseX = randUniform(-radius, radius) * noise;
		noiseY = randUniform(-radius, radius) * noise;
		label = getCircleLabel({'x': x + noiseX, 'y': y + noiseY}, {'x': 0, 'y': 0});
		X.append([x+1,y+1])
		Y.append(label)
  

	for i in range(num):
		r = randUniform(radius * 0.7, radius);
		angle = randUniform(0, 2 * np.pi);
		x = r * np.sin(angle);
		y = r * np.cos(angle);
		noiseX = randUniform(-radius, radius) * noise;
		noiseY = randUniform(-radius, radius) * noise;
		label = getCircleLabel({'x': x + noiseX, 'y': y + noiseY}, {'x': 0, 'y': 0});
		X.append([x+1,y+1])
		Y.append(label)

	X = np.array(X)
	Y = np.array(Y)

	return X,Y
```

tn2>设置为与Tensorflow游乐场一样，三层隐藏层每层8个神经元。

```python
import dataset
import numpy as np
import plot_utils_2
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD

m = 100
X,Y = dataset.get_beans9(m)
# 显示散点图
plot_utils_2.show_scatter(X,Y)

# 设置训练层以及神经元数量
model = Sequential()
model.add(Dense(units=8, activation='relu', input_dim=2))
model.add(Dense(units=8, activation='relu'))
model.add(Dense(units=8, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 设置策略，0.05的阿尔法每次，按照准确率
model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=SGD(lr=0.05),metrics=['accuracy'])

model.fit(X, Y, epochs=5000, batch_size=10)

pres = model.predict(X)

plot_utils_2.show_scatter_surface(X,Y,model)
print(model.get_weights())



```

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