利用R语言编写k折卷积神经网络图像回归算法

首先，我们需要导入必要的库和数据集。在这里，我们将使用“airquality”数据集来进行图像回归。

library(keras)
library(tensorflow)
library(dplyr)

data("airquality")

接下来，我们需要对数据集进行预处理。由于卷积神经网络需要的输入是图像，因此我们需要将数据集转换为图像。我们可以使用ggplot2库将数据可视化为图像。

library(ggplot2)

airquality %>% 
  ggplot(aes(x=Month, y=Day, fill=Ozone)) + 
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient(low="white", high="blue") +
  theme_void() -> img

img <- as.raster(print(img, vp=viewport(width=4, height=4, units="in", clip="on")))
img <- image_to_matrix(img)[,,1]

在这里，我们将“airquality”数据集中的“Month”和“Day”作为图像的横纵坐标，将“Ozone”作为图像的颜色填充。然后，我们使用ggplot2库的“geom_tile”函数将数据可视化为热力图。接下来，我们使用“scale_fill_gradient”函数将颜色映射到白色到蓝色的颜色范围内。最后，我们使用“as.raster”函数将图像转换为光栅图像，并使用“image_to_matrix”函数将其转换为图像矩阵。在这里，我们只使用了R中的一个数据点来生成图像矩阵，但是在实际应用中，我们需要对整个数据集进行相同的操作。

接下来，我们将使用“image_data_generator”函数来生成训练数据和测试数据。在这里，我们将使用5个折叠来进行k折交叉验证。

n_fold <- 5
batch_size <- 16

train_datagen <- image_data_generator(
  rescale = 1/255,
  validation_split = 1/n_fold
)

train_generator <- flow_images_from_data(
  img_array = img,
  generator = train_datagen,
  batch_size = batch_size,
  shuffle = TRUE,
  subset = "training"
)

validation_generator <- flow_images_from_data(
  img_array = img,
  generator = train_datagen,
  batch_size = batch_size,
  shuffle = TRUE,
  subset = "validation"
)

在这里，我们使用“rescale”参数将图像像素值的范围从0到255缩放到0到1之间。然后，我们使用“validation_split”参数将数据集分成训练集和验证集。接下来，我们使用“flow_images_from_data”函数将数据集转换为可以用于训练的数据生成器。

接下来，我们将定义一个卷积神经网络模型。在这里，我们将使用一个包含3个卷积层和3个池化层的模型。

model <- keras_model_sequential() %>% 
  layer_conv_2d(filters = 32, kernel_size = c(3, 3), activation = "relu", input_shape = dim(img)) %>% 
  layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>% 
  layer_conv_2d(filters = 64, kernel_size = c(3, 3), activation = "relu") %>% 
  layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>% 
  layer_conv_2d(filters = 128, kernel_size = c(3, 3), activation = "relu") %>% 
  layer_max_pooling_2d(pool_size = c(2, 2)) %>% 
  layer_flatten() %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>% 
  layer_dropout(rate = 0.5) %>% 
  layer_dense(units = 1, activation = "linear")

summary(model)

在这里，我们使用“keras_model_sequential”函数创建了一个序列模型。然后，我们使用“layer_conv_2d”函数添加3个卷积层和“layer_max_pooling_2d”函数添加3个池化层。接下来，我们使用“layer_flatten”函数将卷积层的输出展平，并使用“layer_dense”函数添加2个全连接层。最后，我们使用“layer_dropout”函数添加一个dropout层，并使用“layer_dense”函数添加一个输出层。

在定义好模型后，我们需要编译模型并训练模型。

model %>% compile(
  optimizer = optimizer_rmsprop(),
  loss = "mse",
  metrics = c("mae")
)

history <- model %>% fit_generator(
  generator = train_generator,
  validation_data = validation_generator,
  steps_per_epoch = 50,
  epochs = 10
)

在这里，我们使用“optimizer_rmsprop”函数作为优化器，并使用“mse”作为损失函数。我们还使用“mae”作为度量指标。然后，我们使用“fit_generator”函数训练模型。在这里，我们使用“train_generator”作为训练数据生成器，使用“validation_generator”作为验证数据生成器，使用“steps_per_epoch”参数指定每个epoch中使用的训练步数，使用“epochs”参数指定训练的epoch数。

最后，我们可以使用“evaluate_generator”函数评估模型的性能。

model %>% evaluate_generator(
  generator = validation_generator,
  steps = 50
)

在这里，我们使用“validation_generator”作为验证数据生成器，并使用“steps”参数指定评估模型时使用的步数。