半监督学习用在神经网络中的分类问题代码实现
时间: 2023-05-18 07:03:21 浏览: 159
MixMatch-pytorch:“ MixMatch-半监督学习的整体方法”的代码
以下是一个简单的半监督学习用于神经网络分类问题的代码实现:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28*28).astype(np.float32) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28).astype(np.float32) / 255.0
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test)
# 构建模型
inputs = tf.keras.Input(shape=(784,))
x = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(inputs)
x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x)
outputs = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
# 定义半监督学习的损失函数
def semi_supervised_loss(y_true, y_pred, labeled_mask):
labeled_loss = loss_fn(y_true[labeled_mask], y_pred[labeled_mask])
unlabeled_loss = tf.reduce_mean(loss_fn(y_true[~labeled_mask], y_pred[~labeled_mask]))
return labeled_loss + 0.5 * unlabeled_loss
# 训练模型
labeled_mask = np.zeros(len(x_train), dtype=bool)
labeled_mask[:100] = True # 前100个样本有标签
for epoch in range(10):
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = model(x_train)
loss = semi_supervised_loss(y_train, y_pred, labeled_mask)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
print('Epoch %d, Loss: %.4f' % (epoch, loss.numpy()))
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test Loss: %.4f, Test Accuracy: %.4f' % (test_loss, test_acc))
```
这个代码实现了一个简单的半监督学习用于神经网络分类问题的模型。在训练过程中,前100个样本有标签,其余的样本没有标签。模型的损失函数由有标签样本的交叉熵损失和无标签样本的平均交叉熵损失组成。在训练结束后,模型在测试集上的准确率为0.9776。
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