Question

伙计们我试图使用CNN对Dogs vs Cats数据集进行分类。我非常熟悉初学者。

可以从here获取数据集链接。我还使用MLP对上述数据集进行了分类，训练精度为70％，测试精度为62％。所以我决定用CNN来提高分数。

但不幸的是，我的结果仍然非常相似。这是我的代码：

from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Dropout
from keras.layers.convolutional import Convolution2D
from keras.layers.convolutional import MaxPooling2D
from keras.models import Sequential
from keras.utils import np_utils
from keras.optimizers import SGD
from keras.datasets import mnist
from keras import backend as K
from imutils import paths
import numpy as np
import argparse
import cPickle
import h5py
import sys
import cv2
import os

K.set_image_dim_ordering('th')

def image_to_feature_vector(image, size=(28, 28)):
    return cv2.resize(image, size)

print("[INFO] pre-processing images...")
imagePaths = list(paths.list_images(raw_input('path to dataset: ')))

data   = []
labels = []

for (i, imagePath) in enumerate(imagePaths):
    image = cv2.imread(imagePath)
    label = imagePath.split(os.path.sep)[-1].split(".")[0]
    features = image_to_feature_vector(image)
    data.append(features)
    labels.append(label)

    if i > 0 and i % 1000 == 0:
        print("[INFO] processed {}/{}".format(i, len(imagePaths)))

le     = LabelEncoder()
labels = le.fit_transform(labels)
labels = np_utils.to_categorical(labels, 2)
data   = np.array(data) / 255.0

print("[INFO] constructing training/testing split...")
(X_train, X_test, y_train, y_test) = train_test_split(data, labels, test_size=0.25, random_state=42)

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 3, 28, 28).astype('float32')
X_test  = X_test.reshape(X_test.shape[0], 3, 28, 28).astype('float32')
num_classes = y_test.shape[1]

def basic_model():
    model = Sequential()
    model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='valid', init='uniform', bias=True, input_shape=(3, 28, 28), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.25))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
    return model

model = basic_model()

model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), nb_epoch=25, batch_size=50, shuffle=True, verbose=1)

print('[INFO] Evaluating the model on test data...')
scores = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=100, verbose=1)
print("\nAccuracy: %.4f%%\n\n"%(scores[1]*100))

我所使用的CNN模型非常基本但我认为足够好。我按照各种教程来实现它。我甚至使用了这种架构但得到了类似的结果（65％的测试精度）：

def baseline_model():
    model = Sequential()
    model.add(Convolution2D(30, 5, 5, border_mode='valid', input_shape=(3, 28, 28), activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Convolution2D(15, 3, 3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(50, activation='relu'))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

    sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
    return model

对于优化工具，我还尝试使用默认参数adam，对于model.complie损失函数，我也尝试categorical_crossentropy，但没有（或非常轻微）改进。

你能说出我出错的地方或我可以做些什么来提高效率吗？（如果可能的话，在几个时代内）

（我是深度学习和keras编程的初学者......）

编辑：所以我设法达到了70.224％的测试精度和74.27％的训练准确率。 CNN架构是 CONV => CONV => POOL => DROPOUT => FLATTEN => DENSE*3

（训练比例几乎没有过度拟合：74％，测试是：70％）

但仍然愿意接受进一步增加的建议，70％绝对是低端......

Answer 1

使用（128,3,3）或（64,3,3）解决精度问题。你使用了多少个时代？如果你使用超过20个时代，它会很棒。

试试这个：

model.add(Convolution2D(32, 3, 3, 3, border_mode='full'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(32, 32, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(poolsize=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Convolution2D(64, 32, 3, 3, border_mode='full'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(64, 64, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(poolsize=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64*8*8, 512))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(512, 2))
model.add(Activation('softmax'))

Answer 2

基本上，您的网络不够深入。这就是为什么你的训练和验证准确度都很低的原因。您可以尝试从两个方面深化您的网络。

为每个卷积层使用大量过滤器。（30,5,5）或（15,3,3）是不够的。将第一个卷积层更改为（64,3,3）。在最大池化（减少2D尺寸）之后，网络应该提供“更深层”的功能。因此，第二个不应该是15，而是像（64,3,3）或甚至（128,3,3）。
添加更多卷积图层。 5或6层这个问题可能会很好。

总的来说，你的问题超出了编程范围。它更多的是关于CNN网络架构。您可以阅读更多关于此主题的研究论文，以便更好地理解。对于这个特定的问题，Keras有一个非常好的教程，如何使用非常小的猫和狗图像来提高性能： Building powerful image classification models using very little data

对于使用CNN和Keras-Tf python的dog_cats分类数据集，准确度不够高

2 个答案: