全连接网络模型每次迁移使用sffs算法,sffs算法使用互信息作为评价指标mrmr作为准则函数。python pytorch代码每行详细解
时间: 2024-03-23 16:39:03 浏览: 16
首先,我们需要导入所需的库:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
from skfeature.function.information_theoretical_based import MRMR
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
```
然后,我们定义一个函数来进行特征选择:
```python
def feature_selection(train_data, train_labels, num_features):
# 计算互信息
mi = mutual_info_classif(train_data, train_labels, random_state=0)
# 使用 MRMR 算法进行特征选择
idx = MRMR.mrmr(train_data, train_labels, n_selected_features=num_features)
# 返回选择的特征
return idx
```
这个函数接收训练数据和标签以及要选择的特征数量。首先,我们使用 Scikit-learn 库中的 `mutual_info_classif` 函数计算每个特征与标签之间的互信息。然后,我们使用 skfeature 库中的 `MRMR` 算法来选择最相关的特征。最后,我们返回所选特征的索引。
接下来,我们定义一个全连接神经网络模型(FCN):
```python
class FCN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(FCN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
这个模型包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。我们使用了 ReLU 激活函数。接下来,我们定义一个数据加载器:
```python
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, data, target):
self.data = data
self.target = target
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index]
y = self.target[index]
return x, y
def __len__(self):
return len(self.data)
```
这个数据加载器可以从给定的数据和目标中返回数据样本和标签。接下来,我们定义一个函数来进行迁移学习:
```python
def transfer_learning(source_model, target_model, source_data, target_data, criterion, optimizer, num_epochs, num_features):
source_loader = DataLoader(source_data, batch_size=64, shuffle=True)
target_loader = DataLoader(target_data, batch_size=64, shuffle=True)
for epoch in range(num_epochs):
source_model.train()
target_model.train()
# 特征选择
source_data = source_data[:, feature_selection(source_data, source_labels, num_features)]
target_data = target_data[:, feature_selection(target_data, target_labels, num_features)]
for i, (source_batch, target_batch) in enumerate(zip(source_loader, target_loader)):
source_inputs, source_labels = source_batch
target_inputs, target_labels = target_batch
optimizer.zero_grad()
source_outputs = source_model(source_inputs)
source_loss = criterion(source_outputs, source_labels)
source_loss.backward()
target_outputs = target_model(target_inputs)
target_loss = criterion(target_outputs, target_labels)
target_loss.backward()
optimizer.step()
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, target_loss.item()))
```
这个函数与之前的函数相似,但是我们添加了一个特征选择步骤。在每个 epoch 中,我们使用 `feature_selection` 函数选择源数据和目标数据的特征。然后,我们训练源模型和目标模型,计算输出和损失,进行反向传播和优化。最后,我们打印目标模型的损失。
最后,我们可以使用以下代码来运行迁移学习:
```python
# 定义源模型和目标模型
source_model = FCN(input_size=10, hidden_size=20, output_size=2)
target_model = FCN(input_size=10, hidden_size=20, output_size=2)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(target_model.parameters(), lr=0.1)
# 定义源数据和目标数据
source_data = MyDataset(source_inputs, source_labels)
target_data = MyDataset(target_inputs, target_labels)
# 进行迁移学习
transfer_learning(source_model, target_model, source_data, target_data, criterion, optimizer, num_epochs=10, num_features=5)
```
在这个例子中,我们使用了一个包含 10 个输入特征的数据集,每个数据点有两个可能的输出类别。我们使用随机数据来模拟源数据和目标数据。我们使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器。我们运行了 10 个 epoch 的迁移学习,并且选择了 5 个特征进行特征选择。