本文档是关于使用TensorFlow实现一个深度卷积神经网络(CNN)模型的代码片段,用于对MNIST数据集进行图像分类。代码首先导入了必要的库,如TensorFlow和NumPy,然后设置了训练参数,如批次大小、输入尺寸、过滤器数量、池化尺寸以及学习率等。
1. **数据预处理**:
使用`input_data`模块从MNIST数据集中加载数据,设置了`BATCH_SIZE=100`,表明每批次处理100个样本。输入图片大小为`INPUT_SIZE=28x28`像素,单通道(1)。
2. **网络结构设计**:
- **卷积层(Conv1)**: 定义了第一个卷积层,使用5x5大小的滤波器(`FILTER1_SIZE=5`),有32个滤波器(`FILTER1_NUM=32`)。输出特征图的尺寸保持在28x28,深度为32。
- **池化层(Pooling2)**: 采用最大池化(Max Pooling),将特征图大小减半到14x14,数量为32(`POOLING2_SIZE=14`, `POOLING2_NUM=32`)。
- **卷积层(Conv3)**: 再次应用卷积,这次使用5x5滤波器,增加到64个(`FILTER3_SIZE=5`, `FILTER3_NUM=64`)。
- **池化层(Pooling4)**: 同样使用最大池化,输出尺寸进一步减小到7x7,数量仍为64(`POOLING4_SIZE=7`, `POOLING4_NUM=64`)。
- **全连接层(Flatten)**: 将池化后的特征展平成一维向量,大小为`FLAT_SIZE=3136`,为后续全连接层做准备。
- **全连接层(FC5)**: 建立一个具有523个节点的全连接层(`FC5_SIZE=523`)。
- **输出层(Output)**: 最后一层是10个节点的softmax层,对应MNIST的10个类别(`OUTPUT_SIZE=10`)。
3. **权重和偏置初始化**:
使用`get_weights`和`get_biases`函数分别初始化权重(随机正态分布)和偏置(常数0.1),并设置为可训练的TensorFlow变量。
4. **训练过程**:
- 定义输入占位符`input_x`和`input_y`,以及dropout概率`dropout_keep_prob`。
- 初始化一个空的L2损失变量`l2_loss`,用于计算模型参数的正则化项。
- 使用`with tf.name_scope`为不同操作命名,有助于理解和追踪网络结构。
5. **训练函数(train)**:
在这个函数中,通过前向传播计算网络输出,并与目标标签进行比较,使用交叉熵损失作为优化目标。同时,利用Adam优化器执行梯度下降,更新权重和偏置。训练步骤`TRAIN_STEP=3000`表示总共迭代3000次。
总结来说,这段代码展示了如何构建一个简单的卷积神经网络来识别手写数字,涉及了卷积层、池化层、全连接层以及训练过程的关键步骤。通过这种方式,可以对图像数据进行高效特征提取和分类。