TensorFlow.js 卷积神经网络手写数字识别

[laziji]

原博地址https://laboo.top/2018/11/21/tfjs-dr/

源码

digit-recognizer

demo

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[0,1,2,3....,9] 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

这里我们使用TensorFlow.js来实现这个项目

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];
}

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