有3750张28x28的图片,分为15类,使用python写一个CNN分类算法对此进行分类
时间: 2024-03-26 07:35:51 浏览: 158
CNN实现图片分类,用tensorflow python实现,目前是三类,可以增加类别
5星 · 资源好评率100%
好的,针对您的问题,我可以给出一个简单的Python实现,基于Keras框架搭建一个卷积神经网络(CNN)模型来对这些图片进行分类:
```python
import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import to_categorical
# 加载数据
X_train = np.load('X_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')
X_test = np.load('X_test.npy')
y_test = np.load('y_test.npy')
# 将标签转换成one-hot编码
num_classes = 15
y_train = to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes)
# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
batch_size = 128
epochs = 10
model.fit(X_train, y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
verbose=1,
validation_data=(X_test, y_test))
# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
```
在这个示例中,我们首先通过numpy库加载训练和测试数据。然后,我们将标签转换成one-hot编码,这是因为神经网络需要将目标分类转换成向量形式来进行训练。接着,我们使用Keras的Sequential模型构建了一个基本的卷积神经网络模型。该模型包括两个卷积层、一个池化层、两个Dropout层和两个全连接层。最后,我们使用Adadelta优化器和交叉熵损失函数来编译模型,并在训练数据上进行了10个epoch的训练。最后,我们评估了模型在测试数据上的准确率。
当然,在实际应用中,还需要对模型进行调参等优化,以获得更好的性能。
阅读全文