写一个程序,对数据集CIFAR10进行分类,把数据分割为训练集和测试集,比例为2:8。搭建全连接网络和卷积神经网络CNN,分别得到两种网络的预测结果的混淆矩阵,及灵敏性(Sensitivity),特异性(Specificity),对两个网络进行对比。
时间: 2024-09-09 14:08:53 浏览: 39
要完成这个任务,你需要使用深度学习框架,比如TensorFlow或PyTorch。以下是使用TensorFlow的一个简化示例流程:
1. 导入必要的库并加载CIFAR10数据集。
2. 对数据集进行划分,分为训练集和测试集。
3. 搭建全连接网络模型。
4. 训练全连接网络,并在测试集上进行评估。
5. 搭建卷积神经网络(CNN)模型。
6. 训练CNN,并在测试集上进行评估。
7. 使用测试集的数据计算两种模型的混淆矩阵,以及灵敏性和特异性。
下面是一个简化的代码框架:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from sklearn.metrics import confusion_matrix, precision_recall_fscore_support
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dropout
# 1. 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 2. 数据预处理,包括归一化和one-hot编码
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
y_train, y_test = to_categorical(y_train), to_categorical(y_test)
# 3. 分割数据集为训练集和测试集,比例为2:8(注:这里只是简单示例,实际中可能不需要手动分割)
train_size = int(0.2 * x_train.shape[0])
x_train, y_train = x_train[:train_size], y_train[:train_size]
x_test, y_test = x_train[train_size:], y_train[train_size:]
# 4. 全连接网络模型搭建
fc_model = Sequential([
Dense(1024, activation='relu', input_shape=(32*32*3,)),
Dropout(0.5),
Dense(512, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
# 5. 全连接网络训练和评估
fc_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
fc_model.fit(x_train.reshape(-1, 32*32*3), y_train, epochs=10, validation_data=(x_test.reshape(-1, 32*32*3), y_test))
fc_predictions = fc_model.predict(x_test.reshape(-1, 32*32*3))
fc_predictions = tf.argmax(fc_predictions, axis=1)
fc_cm = confusion_matrix(y_test.argmax(axis=1), fc_predictions)
# 6. 卷积神经网络模型搭建
cnn_model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2, 2)),
Flatten(),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
# 7. 卷积神经网络训练和评估
cnn_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
cnn_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
cnn_predictions = cnn_model.predict(x_test)
cnn_predictions = tf.argmax(cnn_predictions, axis=1)
cnn_cm = confusion_matrix(y_test.argmax(axis=1), cnn_predictions)
# 计算灵敏性和特异性
fc_precision, fc_recall, _, _ = precision_recall_fscore_support(y_test.argmax(axis=1), fc_predictions, average='macro')
cnn_precision, cnn_recall, _, _ = precision_recall_fscore_support(y_test.argmax(axis=1), cnn_predictions, average='macro')
# 对比全连接网络和卷积神经网络
print(f"全连接网络混淆矩阵: \n{fc_cm}")
print(f"全连接网络灵敏性: {fc_recall}, 特异性: {1 - (fc_cm.sum(axis=0) - np.diag(fc_cm)).sum() / fc_cm.sum()}")
print(f"卷积神经网络混淆矩阵: \n{cnn_cm}")
print(f"卷积神经网络灵敏性: {cnn_recall}, 特异性: {1 - (cnn_cm.sum(axis=0) - np.diag(cnn_cm)).sum() / cnn_cm.sum()}")
#