"该资源是关于使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别的反向传播算法,来源于曹健老师的中国大学MOOC课程。文件中包含了训练模型的主要代码,包括定义占位符、前向传播模型、损失函数、优化器以及学习率衰减策略。" 在MNIST手写字符识别任务中,反向传播算法是一种关键的深度学习技术,用于计算网络中权重参数的梯度,进而更新这些参数以最小化损失函数。这个文件是基于曹健老师在TensorFlow教程中的示例,用以实现LeNet-5网络模型的反向传播过程。 首先,文件导入了所需的库,如TensorFlow和MNIST数据集的加载模块。`BATCH_SIZE`定义了每个训练批次的样本数量,`LEARNING_RATE_BASE`是初始学习率,`LEARNING_RATE_DECAY`用于控制学习率的衰减速率,`REGULARIZER`是正则化参数,防止过拟合,`STEPS`是训练迭代次数,`MOVING_AVERAGE_DECAY`用于计算滑动平均模型的权重。 `x`和`y_`是定义的输入占位符,分别对应于图像数据和期望的输出标签。`mnist_lenet5_forward.forward(x, True, REGULARIZER)`调用了预先定义的前向传播函数,生成了网络的预测输出`y`。前向传播函数包含了卷积层、池化层和全连接层的计算,以及正则化处理。 接下来,定义了损失函数。`tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))`计算了分类的交叉熵损失,其中`logits`是网络的输出,`labels`是目标类别。`cem`表示交叉熵损失的平均值,而`loss`进一步添加了正则化项,以控制模型复杂度。 `learning_rate`通过`tf.train.exponential_decay`函数动态调整,基于全局步骤`global_step`进行衰减,确保模型在训练过程中逐渐收敛。之后,使用`tf.train.GradientDescentOptimizer`创建优化器,并通过`optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)`来最小化损失函数并更新网络权重。 最后,定义了一个名为`backward`的函数,它包含了整个训练过程的逻辑。这个文件可以作为理解如何在TensorFlow中实现反向传播和训练深度学习模型的实例,特别是对于MNIST手写数字识别问题。
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import mnist_lenet5_forward
import os
import numpy as np
BATCH_SIZE=100
LEARNING_RATE_BASE=0.1? ???#原来为0.005
LEARNING_RATE_DECAY=0.99
REGULARIZER=0.0001
STEPS=10000
MOVING_AVERAGE_DECAY=0.99
MODEL_SAVE_PATH='./model/'
MODEL_NAME='mnist_model'
def backward(mnist):
? ? x=tf.placeholder(tf.float32,[
? ? BATCH_SIZE,
? ? mnist_lenet5_forward.IMAGE_SIZE,
? ? mnist_lenet5_forward.IMAGE_SIZE,
? ? mnist_lenet5_forward.NUM_CHANNELS])
? ? y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,mnist_lenet5_forward.OUTPUT_NODE])
? ? y=mnist_lenet5_forward.forward(x,True,REGULARIZER)
? ? global_step=tf.Variable(0,trainable=False)
? ? ce=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1))
? ? cem=tf.reduce_mean(ce)
? ? loss=cem+tf.add_n(tf.get_collection('losses'))
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