RNN Classifier 循环神经网络

学习资料:

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• 机器学习-简介系列 RNN 简介
• Tensorflow RNN教程

方法介绍 ¶

这次我们用循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)进行分类（classification），采用MNIST数据集，主要用到SimpleRNN层。

from keras.layers import SimpleRNN, Activation, Dense

MNIST里面的图像分辨率是28×28，为了使用RNN，我们将图像理解为序列化数据。 每一行作为一个输入单元，所以输入数据大小INPUT_SIZE = 28； 先是第1行输入，再是第2行，第3行，第4行，...，第28行输入， 这就是一张图片也就是一个序列，所以步长TIME_STEPS = 28。

训练数据要进行归一化处理，因为原始数据是8bit灰度图像所以需要除以255。

X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28) / 255.      # normalize
X_test = X_test.reshape(-1, 28, 28) / 255.        # normalize

搭建模型 ¶

首先添加RNN层，输入为训练数据，输出数据大小由CELL_SIZE定义。

model.add(SimpleRNN(
    # for batch_input_shape, if using tensorflow as the backend, we have to put None for the batch_size.
    # Otherwise, model.evaluate() will get error.
    batch_input_shape=(None, TIME_STEPS, INPUT_SIZE),       
    output_dim=CELL_SIZE,
    unroll=True,
))

然后添加输出层，激励函数选择softmax

model.add(Dense(OUTPUT_SIZE))
model.add(Activation('softmax'))

设置优化方法，loss函数和metrics方法之后就可以开始训练了。 每次训练的时候并不是取所有的数据，只是取BATCH_SIZE个序列，或者称为BATCH_SIZE张图片，这样可以大大降低运算时间，提高训练效率。

训练 ¶

for step in range(4001):
    # data shape = (batch_num, steps, inputs/outputs)
    X_batch = X_train[BATCH_INDEX: BATCH_INDEX+BATCH_SIZE, :, :]
    Y_batch = y_train[BATCH_INDEX: BATCH_INDEX+BATCH_SIZE, :]
    cost = model.train_on_batch(X_batch, Y_batch)
    BATCH_INDEX += BATCH_SIZE
    BATCH_INDEX = 0 if BATCH_INDEX >= X_train.shape[0] else BATCH_INDEX

输出test上的loss和accuracy结果

if step % 500 == 0:
        cost, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=y_test.shape[0], verbose=False)
        print('test cost: ', cost, 'test accuracy: ', accuracy)

有兴趣的话可以修改BATCH_SIZE和CELL_SIZE的值，试试这两个参数对训练时间和精度的影响。

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