來源：深度學(xué)習(xí)愛好者

簡介

TensorFlow和Keras最常見的用途之一是圖像識別/分類。通過本文，您將了解如何使用Keras達(dá)到這一目的。

定義

如果您不了解圖像識別的基本概念，將很難完全理解本文的內(nèi)容。因此在正文開始之前，讓我們先花點(diǎn)時(shí)間來了解一些術(shù)語。

TensorFlow/Keras

TensorFlow是Google Brain團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的一個(gè)Python開源庫，它包含許多算法和模型，能夠?qū)崿F(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于圖像識別/分類和自然語言處理等場景。TensorFlow是一個(gè)功能強(qiáng)大的框架，通過實(shí)現(xiàn)一系列處理節(jié)點(diǎn)來運(yùn)行，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)數(shù)學(xué)運(yùn)算，整個(gè)系列節(jié)點(diǎn)被稱為“圖”。Keras是一個(gè)高級API（應(yīng)用程序編程接口），支持TensorFlow（以及像Theano等其他ML庫）。其設(shè)計(jì)原則旨在用戶友好和模塊化，盡可能地簡化TensorFlow的強(qiáng)大功能，在Python下使用無需過多的修改和配置圖像識別（分類）

圖像識別是指將圖像作為輸入傳入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并輸出該圖像的某類標(biāo)簽。該標(biāo)簽對應(yīng)一個(gè)預(yù)定義的類。圖像可以標(biāo)記為多個(gè)類或一個(gè)類。如果只有一個(gè)類，則應(yīng)使用術(shù)語“識別”，而多類識別的任務(wù)通常稱為“分類”。

圖像分類的子集是對象檢測，對象的特定實(shí)例被識別為某個(gè)類如動物，車輛或者人類等。

特征提取

為了實(shí)現(xiàn)圖像識別/分類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須進(jìn)行特征提取。特征作為數(shù)據(jù)元素將通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反饋。在圖像識別的特定場景下，特征是某個(gè)對象的一組像素，如邊緣和角點(diǎn)，網(wǎng)絡(luò)將通過分析它們來進(jìn)行模式識別。

特征識別（或特征提?。┦菑妮斎雸D像中拉取相關(guān)特征以便分析的過程。許多圖像包含相應(yīng)的注解和元數(shù)據(jù)，有助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取相關(guān)特征。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí)識別圖像

直觀地了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何識別圖像將有助于實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因此在接下來的幾節(jié)中將簡要介紹圖像識別過程。

使用濾波器進(jìn)行特征提取

圖片來源：commons.wikimedia.org

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層接收圖像的所有像素。當(dāng)所有的數(shù)據(jù)傳入網(wǎng)絡(luò)后，將不同的濾波器應(yīng)用于圖像，構(gòu)成圖像不同部分的表示。這是特征提取，它創(chuàng)建了“特征映射”。

從圖像中提取特征的過程是通過“卷積層”完成的，并且卷積只是形成圖像的部分表示。由卷積的概念延伸出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)這一術(shù)語，它是圖像分類/識別中最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型。

如果您無法想象特征映射是如何創(chuàng)建的，可以試想將手電筒照在暗室圖片的景象。當(dāng)光束滑過圖片時(shí)，您正在學(xué)習(xí)圖像的特征。在這個(gè)比喻中，手電筒發(fā)射的光束就是濾波器，它被網(wǎng)絡(luò)用于形成圖像的表示。

光束的寬度控制著一次掃過的圖像的區(qū)域大小，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有類似的參數(shù)，即濾波器的大小。它影響一次掃過的圖像的像素?cái)?shù)。CNN中常見的濾波器尺寸為3，這包括高度和寬度，因此所掃描的像素區(qū)域大小為3×3。

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雖然濾波器的尺寸覆蓋其高度和寬度，同時(shí)也需要明確濾波器的深度。

2D圖像如何具有深度？

數(shù)字圖像被渲染為高度、寬度和一些定義像素顏色的RGB值，因此被跟蹤的“深度”是圖像具有的顏色通道的數(shù)量?；叶龋ǚ遣噬﹫D像僅包含1個(gè)顏色通道，而彩色圖像包含3個(gè)顏色通道。

這意味著對于應(yīng)用于全彩色圖像的尺寸為3的濾波器，其規(guī)模為3×3×3。對于該濾波器覆蓋的每個(gè)像素，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將濾波器的值和像素本身的值相乘以獲取像素的數(shù)值表示。然后，對整個(gè)圖像完成上述過程以實(shí)現(xiàn)完整的表示。根據(jù)參數(shù)“步幅”，濾波器在圖像的其余部分滑動。該參數(shù)定義了在計(jì)算當(dāng)前位置的值之后，濾波器要滑動的像素?cái)?shù)。CNN的默認(rèn)步幅取值為2。

通過上述計(jì)算，最終將獲取特征映射。此過程通常由多個(gè)濾波器完成，這有助于保持圖像的復(fù)雜性。

激活函數(shù)

當(dāng)圖像的特征映射創(chuàng)建完成之后，表示圖像的值將通過激活函數(shù)或激活層進(jìn)行傳遞。受卷積層的影響，激活函數(shù)獲取的表示圖像的值呈線性，并且由于圖像本身是非線性的，因此也增加了該值的非線性。

盡管偶爾會使用一些其他的激活函數(shù)，線性整流函數(shù)(Rectified Linear Unit, ReLU)是最常用的。

池化層

當(dāng)數(shù)據(jù)被激活之后，它們將被發(fā)送到池化層。池化對圖像進(jìn)行下采樣，即獲取圖像信息并壓縮，使其變小。池化過程使網(wǎng)絡(luò)更加靈活，更擅長基于相關(guān)特征來識別對象/圖像。

當(dāng)觀察圖像時(shí)，我們通常不關(guān)心背景信息，只關(guān)注我們關(guān)心的特征，例如人類或動物。

類似地，CNN的池化層將抽象出圖像不必要的部分，僅保留相關(guān)部分。這由池化層指定的大小進(jìn)行控制。

由于池化層需要決定圖像中最相關(guān)的部分，所以希望神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只學(xué)習(xí)真正表示所討論對象的部分圖像。這有助于防止過度擬合，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很好地學(xué)習(xí)了訓(xùn)練案例，并無法類推到新數(shù)據(jù)。

池化值的方式有多種，最大池化(max pooling)是最常用的。最大池化獲取單個(gè)濾波器中像素的最大值。假設(shè)使用卷積核大小為2×2的濾波器，將會丟失3/4的信息。
使用像素的最大值以便考慮可能的圖像失真，并且減小圖像的參數(shù)/尺寸以便控制過度擬合。還有一些其他的池化類型，如均值池化(average pooling)和求和池化(sum pooling)，但這些并不常用，因?yàn)樽畲蟪鼗_度更高。

壓平(Flattening)

CNN的最后一層，即稠密層，要求數(shù)據(jù)采用要處理的矢量形式。因此，數(shù)據(jù)必須“壓平”。值將被壓縮成向量或按順序排列的列。

全連接層

CNN的最后一層是稠密層，或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)。ANN主要用于分析輸入特征并將其組合成有助于分類的不同屬性。這些層基本上形成了代表所討論對象的不同部分的神經(jīng)元集合，并且這些集合可能代表狗松軟的耳朵或者蘋果的紅色。當(dāng)足夠的神經(jīng)元被激活用于響應(yīng)輸入圖像時(shí)，該圖像將被分類為某個(gè)對象。

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數(shù)據(jù)集中計(jì)算值和期望值之間的誤差由ANN進(jìn)行計(jì)算。然后網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過反向傳播，計(jì)算給定神經(jīng)元對下一層神經(jīng)元的影響并對其進(jìn)行調(diào)整。如此可以優(yōu)化模型的性能，然后一遍又一遍地重復(fù)該過程。以上就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何訓(xùn)練數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)輸入特征和輸出類之間的關(guān)聯(lián)。
中間的全連接層的神經(jīng)元將輸出與可能的類相關(guān)的二進(jìn)制值。如果有四個(gè)不同的類（例如狗，汽車，房子以及人），神經(jīng)元對于圖像代表的類賦“1”，對其他類賦“0”。最終的全連接層將接收之前層的輸出，并傳遞每個(gè)類的概率，總和為1。如果“狗”這一類別的值為0.75，則表示該圖像是狗的確定性為75%。至此圖像分類器已得到訓(xùn)練，并且可以將圖像傳入CNN，CNN將輸出關(guān)于該圖像內(nèi)容的猜想。

機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流

在開始訓(xùn)練圖像分類器的示例之前，讓我們先來了解一下機(jī)器學(xué)習(xí)的工作流程。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的過程是相當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)的，可以分為四個(gè)不同的階段。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

首先，需要收集數(shù)據(jù)并將其放入網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練的表中。這涉及收集圖像并標(biāo)記它們。即使下載了其他人準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集，也可能需要進(jìn)行預(yù)處理，然后才能用于訓(xùn)練。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本身就是一門藝術(shù)，包括處理缺失值，數(shù)據(jù)損壞，格式錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，不正確的標(biāo)簽等。

創(chuàng)建模型

創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型涉及各種參數(shù)和超參數(shù)的選擇。需要確定所用模型的層數(shù)，層輸入和輸出的大小，所用激活函數(shù)的類型，以及是否使用dropout等。

訓(xùn)練模型

創(chuàng)建模型后，只需創(chuàng)建模型實(shí)例并將其與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相匹配即可。訓(xùn)練模型時(shí)，一個(gè)重要的因素即訓(xùn)練所需時(shí)間。您可以通過指定訓(xùn)練的epoch數(shù)目來指定網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)長。時(shí)間越長，其性能就越高，但是epoch次數(shù)過多將存在過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)。

您可以適當(dāng)?shù)卦O(shè)置訓(xùn)練時(shí)的epoch數(shù)目，并且通常會保存訓(xùn)練周期之間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，這樣一旦在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)方面取得進(jìn)展時(shí)，就無需重新開始了。

模型評估

評估模型有多個(gè)步驟。評估模型的第一步是將模型與驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較，該數(shù)據(jù)集未經(jīng)模型訓(xùn)練過，可以通過不同的指標(biāo)分析其性能。評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能有各種指標(biāo)，最常見的指標(biāo)是“準(zhǔn)確率”，即正確分類的圖像數(shù)量除以數(shù)據(jù)集中的圖像總和。在了解模型性能在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率后，通常會微調(diào)參數(shù)并再次進(jìn)行訓(xùn)練，因?yàn)槭状斡?xùn)練的結(jié)果大多不盡人意，重復(fù)上述過程直到對準(zhǔn)確率感到滿意為止。

最后，您將在測試集上測試網(wǎng)絡(luò)的性能。該測試集是模型從未用過的數(shù)據(jù)。

也許您在想：為什么要用測試集呢？如果想了解模型的準(zhǔn)確率，采用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集不就可以了嗎？

采用網(wǎng)絡(luò)從未訓(xùn)練過的一批數(shù)據(jù)進(jìn)行測試是有必要的。因?yàn)樗袇?shù)的調(diào)整，結(jié)合對驗(yàn)證集的重新測試，都意味著網(wǎng)絡(luò)可能已經(jīng)學(xué)會了驗(yàn)證集的某些特征，這將導(dǎo)致無法推廣到樣本外的數(shù)據(jù)。

因此，測試集的目的是為了檢測過度擬合等問題，并且使模型更具實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。