這篇文章主要介紹了java如何實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CupCnn，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家以重慶網(wǎng)站建設(shè)公司、網(wǎng)頁設(shè)計、品牌設(shè)計、軟件運維、seo優(yōu)化、小程序App開發(fā)等移動開發(fā)為一體互聯(lián)網(wǎng)公司。已累計為成都發(fā)電機維修等眾行業(yè)中小客戶提供優(yōu)質(zhì)的互聯(lián)網(wǎng)建站和軟件開發(fā)服務(wù)。

什么是CupCnn

CupCnn是個用java寫的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我在工作之余，為了加深對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識，實現(xiàn)了它。它足夠簡潔，表現(xiàn)也不錯，非常適合初學(xué)者參考使用。

設(shè)計的思路

我希望它是以足夠簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣有利于初學(xué)者學(xué)習(xí)。所以我沒有實現(xiàn)那些并發(fā)加速的東西，這保證的代碼的簡介性。設(shè)計的時候，我將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為四個模塊：Network（layer blob loss active），這點可以從包名中看出來。layer,loss,active都有一個基類，整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編程都是面向基類的。Network是綜合這四個模塊，統(tǒng)籌和調(diào)度資源的中心，每個layer都會有一個Network的實例，這樣可以輕松的通過Network獲得各種數(shù)據(jù)，比如獲取每一層的輸出，diff等。
設(shè)計框圖如下：

參數(shù)的保存對于java而言就非常簡單了，實現(xiàn)Serializable接口就可以快速實現(xiàn)參數(shù)的序列化和反序列化。CupCnn只對data目錄下的Blob和BlobParams兩個實現(xiàn)了Serializable接口，所有的參數(shù)都由這兩個實現(xiàn)。

目前的表現(xiàn)

全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

目前，在mnist數(shù)據(jù)集上，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（全連接（100）+全連接（30）+全連接（10）+softmax），訓(xùn)練30個epoes,準(zhǔn)確率為96.76

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（6個特征）+大值池化+卷積（6個特征）+全連接（512）+全連接（30）+全連接（10）+softmax）,在學(xué)習(xí)速率為0.2的情況下，訓(xùn)練30個epoes,準(zhǔn)確率為97.79.我相信經(jīng)過進一步參數(shù)調(diào)優(yōu)，在充分訓(xùn)練的情況下，準(zhǔn)確率能達到更高。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練快照如下：

begin train
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CupCnn的使用

目前，CupCnn實現(xiàn)了mnist數(shù)據(jù)集上的測試，在src/test下，MnistTest是main函數(shù)的入口，具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建在MnistNetwork類中。在MnistNetwork類中，buildConvNetwork和buildFcNetwork分別實現(xiàn)
了搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和搭建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。得益于java良好的跨平臺屬性，你下載完CupCnn的源碼后，使用eclipse打開該項目，然后直接運行，應(yīng)該就能開始在mnist數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和測試了。

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  public void buildNetwork(){
    //首先構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對象，并設(shè)置參數(shù)
    network = new Network();
    network.setBatch(100);
    network.setLoss(new LogLikeHoodLoss());
    //network.setLoss(new CrossEntropyLoss());
    optimizer = new SGDOptimizer(0.2);
    network.setOptimizer(optimizer);

    //buildFcNetwork();
    buildConvNetwork();

    network.prepare();
  }

setBatch（）函數(shù)設(shè)置一個批次里有多少張圖片。

setLoss（）設(shè)置要是用的損失函數(shù)。CupCnn實現(xiàn)了交叉熵?fù)p失函數(shù)和對數(shù)似然損失函數(shù)。

setOptimizer（）設(shè)置要是用的優(yōu)化器。CupCnn只實現(xiàn)了SGD優(yōu)化器，如果您實現(xiàn)了更好的優(yōu)化器，并且愿意提交到CupCnn,那本人深表歡迎。

構(gòu)建全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  private void buildFcNetwork(){
    //給network添加網(wǎng)絡(luò)層
    InputLayer layer1 = new InputLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),1,28,28));
    network.addLayer(layer1);
    FullConnectionLayer layer2 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),784,1,1));
    layer2.setActivationFunc(new ReluActivationFunc());
    network.addLayer(layer2);
    FullConnectionLayer layer3 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),100,1,1));
    layer3.setActivationFunc(new ReluActivationFunc());
    network.addLayer(layer3);
    FullConnectionLayer layer4 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),30,1,1));
    layer4.setActivationFunc(new SigmodActivationFunc());
    network.addLayer(layer4);
    FullConnectionLayer layer5 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),10,1,1));
    layer5.setActivationFunc(new ReluActivationFunc());
    network.addLayer(layer5);
    SoftMaxLayer sflayer = new SoftMaxLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),10,1,1));
    network.addLayer(sflayer);
  }

正如上面代碼展示的一樣，每一個Layer都需要一個network,它是Network的實例，Network是全局的管理者和資源的調(diào)度者，有了Network的引用，我們可以輕易的獲得到每一層的輸出的數(shù)據(jù)，輸出的誤差等。此外，每一層都需要一個指定當(dāng)前層輸出數(shù)據(jù)塊大小的參數(shù)，該參數(shù)告訴某一層你需要輸出多少數(shù)據(jù)。比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最后一層是SoftMaxLayer ，它需要輸出到底是哪個數(shù)字，這個數(shù)字用長度為10的向量表示，比如數(shù)字7，那么SoftMaxLayer 應(yīng)該輸出第8個元素的值為1，其他元素的值為0。卷積層和池化層需要更多的參數(shù)，因為他們都有一個kernel,對卷積層而言，它叫卷積核，卷積層的實現(xiàn)每此每個方向的stride也就是步長都是1，這點還有改進的余地。對于池化層，你出來需要傳入池化核的參數(shù)外，還需要傳入水平方向和垂直方向的步長，這是必須的。

訓(xùn)練和測試

搭建好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，你需要調(diào)用network.prepare()方法，該方法會根據(jù)每一層的數(shù)據(jù)參數(shù)創(chuàng)建輸出數(shù)據(jù)塊和誤差數(shù)據(jù)塊。因此該方法的調(diào)用是必須的。

  public void train(List<DigitImage> imgList,int epoes){
    System.out.println("begin train");
    int batch = network.getBatch();
    double loclaLr = optimizer.getLr();
    for(int e=0;e<epoes;e++){
      Collections.shuffle(imgList);
      for(int i=0;i<imgList.size()-batch;i+=batch){
        List<Blob> inputAndLabel = buildBlobByImageList(imgList,i,batch,1,28,28);
        double lossValue = network.train(inputAndLabel.get(0), inputAndLabel.get(1));

        if(i>batch && i/batch%50==0){
          System.out.print("epoe: "+e+" lossValue: "+lossValue+" "+" lr: "+optimizer.getLr()+" ");
          testInner(inputAndLabel.get(0), inputAndLabel.get(1));
        }
      }

      if(loclaLr>0.001){
        loclaLr*=0.8;
        optimizer.setLr(loclaLr);
      }
    }
  }

  public void test(List<DigitImage> imgList){
    System.out.println("begin test");
    int batch = network.getBatch();
    int correctCount = 0;
    int i = 0;
    for(i=0;i<imgList.size()-batch;i+=batch){
      List<Blob> inputAndLabel = buildBlobByImageList(imgList,i,batch,1,28,28);
      Blob output = network.predict(inputAndLabel.get(0));
      int[] calOutLabels = getBatchOutputLabel(output.getData());
      int[] realLabels = getBatchOutputLabel(inputAndLabel.get(1).getData());
      for(int kk=0;kk<calOutLabels.length;kk++){
        if(calOutLabels[kk] == realLabels[kk]){
          correctCount++;
        }
      }
    }

    double accuracy = correctCount/(1.0*i+batch);
    System.out.println("test accuracy is "+accuracy+" correctCount "+correctCount);
  }

 如上，調(diào)用Network的 train即可訓(xùn)練，調(diào)用Network的predict方法即可測試。

參數(shù)的保存和加載

  public void saveModel(String name){
    network.saveModel(name);
  }

  public void loadModel(String name){
    network = new Network();
    network.loadModel(name);
    network.prepare();
  }

調(diào)用Network的saveModel和loadModel可分別實現(xiàn)參數(shù)的保存和加載，你只需要傳入一個文件名即可。當(dāng)我們通過保存的參數(shù)創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時候，我們需要先new 一個Network，然后調(diào)用這個network的loadModel加載已保存的參數(shù)，然后不要忘記調(diào)用prepare方法創(chuàng)建每一層的輸出數(shù)據(jù)塊和誤差數(shù)據(jù)塊。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“java如何實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CupCnn”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!

新聞名稱：java如何實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CupCnn-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://www.yijiale78.com/article24/dgeoce.html

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