基于densenet算法使用smote算法优化样本集的深度学习模型完整代码

<<基于DenseNet算法和SMOTE算法优化样本集的深度学习模型涉及到数据预处理、模型构建和训练等多个步骤。以下是一个概念性的示例代码，使用Python语言和一些常用的深度学习库，如Keras和imbalanced-learn。请注意，这段代码不能直接运行，需要根据您的具体数据集和需求进行调整。

import numpy as np
from keras.datasets import cifar10
from keras.applications import DenseNet121
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D, Dropout
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 1. 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 2. 数据预处理
# 将类别标签转换为独热编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=10)

# 3. 使用SMOTE算法处理不平衡数据
smote = SMOTE()
x_train, y_train = smote.fit_resample(x_train.reshape((-1, 32*32)), y_train.ravel())

# 4. 构建DenseNet模型
base_model = DenseNet121(weights=None, include_top=False, input_shape=(32, 32, 3))

x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.5)(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

# 构建最终模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# 5. 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 6. 训练模型
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 7. 评估模型
scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1)
print('Test loss:', scores[0])
print('Test accuracy:', scores[1])

# 打印分类报告
y_pred = model.predict(x_test)
y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)
y_true_classes = np.argmax(y_test, axis=1)
print(classification_report(y_true_classes, y_pred_classes))

# 保存模型
model.save('densenet_smote_model.h5')

这段代码只是一个简单的示例，实际应用时需要对数据集进行详细的探索性数据分析，调整DenseNet模型的参数，以及可能需要调整SMOTE算法的参数以获得最佳性能。