TensorFlow.js 卷积神经网络手写数字识别

栏目: 编程工具 · 发布时间: 6年前

内容简介：演示开始时需要加载大概调整训练集的大小, 观察测试结果的准确性

https://github-laziji.github.io/digit-recognizer/

演示开始时需要加载大概 100M 的训练数据, 稍等片刻

调整训练集的大小, 观察测试结果的准确性

数据来源

数据来源与 https://www.kaggle.com 中的一道题目 digit-recognizer

题目给出 42000 条训练数据(包含图片和标签)以及 28000 条测试数据(只包含图片)

要求给这些测试数据打上标签 [0-9] 描述该图像显示的是哪个数字, 要尽可能的准确

网站中还有许多其他的机器学习的题目以及数据, 是个很好的练手的地方

实现

TensorFlow 是一个开源的机器学习库, 利用这个库我们可以快速地构建机器学习项目

这里我们使用 TensorFlow.js 来实现识别手写数字

创建模型

卷积神经网络的第一层有两种作用, 它既是输入层也是执行层, 接收 IMAGE_H * IMAGE_W 大小的黑白像素

最后一层是输出层, 有10个输出单元, 代表着 0-9 这十个值的概率分布, 例如 Label=2 , 输出为 [0.02,0.01,0.9,...,0.01]

function createConvModel() {
  const model = tf.sequential();

  model.add(tf.layers.conv2d({
    inputShape: [IMAGE_H, IMAGE_W, 1],
    kernelSize: 3,
    filters: 16,
    activation: 'relu'
  }));

  model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: 2, strides: 2 }));
  model.add(tf.layers.conv2d({ kernelSize: 3, filters: 32, activation: 'relu' }));
  model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: 2, strides: 2 }));
  model.add(tf.layers.conv2d({ kernelSize: 3, filters: 32, activation: 'relu' }));
  model.add(tf.layers.flatten({}));

  model.add(tf.layers.dense({ units: 64, activation: 'relu' }));
  model.add(tf.layers.dense({ units: 10, activation: 'softmax' }));

  return model;
}

训练模型

我们选择适当的优化器和损失函数, 来编译模型

async function train() {

  ui.trainLog('Create model...');
  model = createConvModel();
  
  ui.trainLog('Compile model...');
  const optimizer = 'rmsprop';
  model.compile({
    optimizer,
    loss: 'categoricalCrossentropy',
    metrics: ['accuracy'],
  });
  const trainData = Data.getTrainData(ui.getTrainNum());
  
  ui.trainLog('Training model...');
  await model.fit(trainData.xs, trainData.labels, {});

  ui.trainLog('Completed!');
  ui.trainCompleted();
}

测试

这里测试一组测试数据, 返回对应的标签, 即十个输出单元中概率最高的下标

function testOne(xs){
  if(!model){
    ui.viewLog('Need to train the model first');
    return;
  }
  ui.viewLog('Testing...');
  let output = model.predict(xs);
  ui.viewLog('Completed!');
  output.print();
  const axis = 1;
  const predictions = output.argMax(axis).dataSync();
  return predictions[0];
}

以上所述就是小编给大家介绍的《TensorFlow.js 卷积神经网络手写数字识别》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农网的支持！

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。

码农书籍

Ajax设计模式

Michael Mahemoff / 杨仁和 / 电子工业出版社 / 2007-5 / 78.00元

★本书荣获LinuxWorld Linux Journal2006年Editors' Choice awards。　　 ★绝好的一本ajax 高级读物，建议每个web 程序员都需要买一本，了解什么是真正的好的web设计--网友　［精彩试读一］　［精彩试读二］本书是一本关于复杂Ajax应用的整体架构设计......一起来看看《Ajax设计模式》这本书的介绍吧!

码农工具

HEX HSV 转换工具

HEX HSV 互换工具

HSV CMYK 转换工具

HSV CMYK互换工具