用R语言写一个二维ResNeSt回归

ResNeSt是一种深度学习模型，在图像分类和目标检测等领域得到了广泛应用。在这里，我可以为你提供一个基于R语言的二维ResNeSt回归的代码示例，希望能够帮助你更好地理解ResNeSt的原理和应用。

首先，我们需要导入必要的R包和数据集。这里我们使用UCI的鸢尾花数据集，该数据集包含了四个特征和一个目标变量。

library(keras)
library(tidyverse)

iris_data <- iris %>% select(-Species) %>% as.matrix()
iris_target <- iris %>% pull(Species) %>% as.factor()
num_classes <- length(unique(iris_target))

接下来，我们定义一个基本的ResNet块，它包含了两个卷积层和一个残差连接。

resnet_block <- function(inputs, filters, kernel_size, strides) {
  x <- inputs
  x <- layer_conv_2d(x, filters, kernel_size, strides, padding = "same", activation = "relu")
  x <- layer_conv_2d(x, filters, kernel_size, strides, padding = "same", activation = NULL)
  x <- layer_add(list(inputs, x))
  x <- layer_activation(x, activation = "relu")
  return(x)
}

然后，我们定义一个ResNeSt模型，它由多个ResNet块和池化层组成。

resnest_model <- function(input_shape, num_classes) {
  inputs <- layer_input(shape = input_shape)
  x <- layer_conv_2d(inputs, 64, 7, 2, padding = "same", activation = "relu")
  x <- layer_max_pooling_2d(x, 3, 2, padding = "same")
  filters <- 64
  for (i in 1:3) {
    for (j in 1:4) {
      x <- resnet_block(x, filters, 3, 1)
    }
    filters <- filters * 2
    x <- layer_max_pooling_2d(x, 3, 2, padding = "same")
  }
  x <- layer_global_average_pooling_2d(x)
  outputs <- layer_dense(x, num_classes, activation = "softmax")
  model <- keras_model(inputs, outputs)
  return(model)
}

最后，我们编译模型并训练它。

input_shape <- dim(iris_data)[-1]
model <- resnest_model(input_shape, num_classes)
model %>% compile(
  loss = "categorical_crossentropy",
  optimizer = optimizer_rmsprop(),
  metrics = c("accuracy")
)
history <- model %>% fit(
  iris_data, iris_target,
  batch_size = 32,
  epochs = 50,
  validation_split = 0.2
)

以上就是一个基于R语言的二维ResNeSt回归的代码示例，希望能够帮助你更好地了解ResNeSt模型的应用。