深度学习-吴恩达第一课第四周课程作业

news/2025/2/25 4:05:31

在前面两节课的基础上，这次作业是训练一个N层神经网络，来判断一张图片是否有猫，实现过程其实和第三周很相似，因为层数不确定，所以在向前传播和反向传播的时候会用到for循环，代码相对而言反而更精简了。贴出的代码可能和老师给的模板不一样，我没有看到老师的原版课程作业，也是在网上找的资料自己写的，但是网上的代码大部分函数封装度高，但初学为了方便，也好理解，我没有采用那种方法。

简单介绍一下模型，N层，传入每层的单元数，包括最后的输出层，这里我们是一个二分类问题，最后一层单元数就是1，隐藏层激活函数使用relu，最后输出层使用sigmoid

可能有人不好理解这个N层，和传入参数的问题，举个栗子就很好理解了。比如我们Layer维度传入的list是[4，3，2，1]，这其实是一个三层神经网络，因为4是第0层，也就是输入层的特征值有4个，然后两个隐藏层，单元数分别为3，2，最后输出层

但在代码中会通过这个list来计算我们模型的层数，使用 len(layer_list)来计算，得到的结果是4，这就把第一层也算进去了，但这里得到的L=4其实不是真正意义上的我们模型的层数，这里不给它减1，而是保留4的值是因为，即使他是4，但list存储元素是从0开始的，也就是list[0]=4,list[1]=3,list[2]=2，这样子，而我们无论在计算w还是b的时候，都是（w1，b1），（w2，b2）直到3，可以发现数标是正好吻合的。

 

下面贴代码了：

 

1.导库

python">import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py

 

2.参数初始化

python">#参数初始化，将所有w/b都封装在一个dict中
def initialize_parameters(layer_dims):
    parameters = {}
    L = len(layer_dims)
    
    for i in range(1,L):
        parameters['w'+ str(i)] = np.random.randn(layer_dims[i],layer_dims[i-1])*0.01
        parameters['b'+ str(i)] = np.zeros((layer_dims[i],1))
        
        assert(parameters['w'+ str(i)]).shape == (layer_dims[i],layer_dims[i-1])
        assert(parameters['b'+ str(i)]).shape == (layer_dims[i],1)
    
    return parameters

 

3.向前传播

python">#定义激活函数
def relu(Z):
    A=(Z+abs(Z))/2
    assert(A.shape == Z.shape)
    return A

def sigmoid(Z):
    A=1.0/(1+np.exp(-Z))
    assert(A.shape == Z.shape)
    return A

#向前传播
def forward_propagation(X,parameters):
    #caches存储了每一层计算得到的A，Z值
    caches = {}
    
    L=len(parameters)//2
    A_prev=X
    
    for i in range(1,L):
        Z=np.dot(parameters['w'+str(i)],A_prev)+parameters['b'+str(i)]
        A=relu(Z)
        caches['Z'+str(i)]=Z
        caches['A'+str(i)]=A
        #这一层计算得到的A需要保留，下一层计算Z要用
        A_prev=A
    
    #输出层的激活函数时sigmoid
    Z=np.dot(parameters['w'+str(L)],A_prev)+parameters['b'+str(L)]
    A=sigmoid(Z)
    
    caches['Z'+str(L)]=Z
    caches['A'+str(L)]=A
    
    #这里多存一个X是因为反向传播的时候要用到
    caches['A0'] = X
    
    return A,caches

 

4.代价

python">#计算代价
def cpmpute_cost(A,Y):
    m=Y.shape[1]
    cost=-1/m*np.sum(np.multiply(np.log(A),Y)+np.multiply((1-Y),np.log(1-A)))
    cost=np.squeeze(cost)
    return cost

 

5.反向传播

python">#relu函数的导数
def relu_back(Z,dA):
    deri = Z
    
    deri[Z < 0]=0
    deri[Z >=0]=1
        
    return deri

#反向传播
def back_propagation(Y,caches,parameters):
    #所有的dw和db
    grads={}
    
    L=len(caches)//2
    m=Y.shape[1]
    
    #AL其实就是一次迭代得到的预测值
    AL=caches['A'+str(L)]
    
    #因为sigmoid反向传和relu不同，所以单独处理
    dZ=AL-Y
    dW=np.dot(dZ,caches['A'+str(L-1)].T)/m
    db=np.sum(dZ,axis=1,keepdims=True)/m
    
    grads['dw'+str(L)]=dW
    grads['db'+str(L)]=db
    
    for i in reversed(range(1,L)):
        dA=np.dot(parameters['w'+str(i+1)].T,dZ)
        dZ=np.multiply(dA,relu_back(caches['Z'+str(i)],dA))
        dW=1.0/m * np.dot(dZ,caches['A'+str(i-1)].T)
        db=1.0/m * np.sum(dZ,axis=1,keepdims=True)
        
        grads['dw'+str(i)]=dW
        grads['db'+str(i)]=db
    
    return grads

 

6.参数更新

python">#更新参数
def update_parameters(parameters, grads, alphs):
    L = len(parameters)//2
    for l in range(L):
        parameters['w'+str(l+1)] = parameters['w'+str(l+1)] - alphs * grads['dw'+str(l+1)]
        parameters['b'+str(l+1)] = parameters['b'+str(l+1)] - alphs * grads['db'+str(l+1)]
    return parameters

 

7.数据（猫，也可以用其他数据集试试）

python">#处理数据
train_data = h5py.File('D:\\jupyter\\datasets\\train_catvnoncat.h5','r')
test_data = h5py.File('D:\\jupyter\\datasets\\test_catvnoncat.h5','r')
 
train_data_x=train_data['train_set_x'][:]
train_data_y=train_data['train_set_y'][:]
 
test_data_x=test_data['test_set_x'][:]
test_data_y=test_data['test_set_y'][:]
 
m_train=train_data_x.shape[0]
train_data_finalX=train_data_x.reshape(m_train,-1).T
 
m_test=test_data_x.shape[0]
test_data_finalX=test_data_x.reshape(m_test,-1).T
 
train_data_finalY=train_data_y.reshape(1,m_train)
test_data_finalY=test_data_y.reshape(1,m_test)
 
train_data_finalX=train_data_finalX/255
test_data_finalX=test_data_finalX/255

 

8.模型预测

python">#模型预测
def predict(X,parameters):
 
    A2,caches=forward_propagation(X,parameters)
 
    temp=A2.shape[1]
    Y_pred=np.zeros([1,temp])
 
    for i in range(temp):
        if A2[:,i]>0.5:
            Y_pred[:,i]=1
        else:
            Y_pred[:,i]=0
 
    return Y_pred

#模型整合
def model(X,Y,layer_dims,iter_times,alphs,print_flag):
    np.random.seed(1)
    parameters=initialize_parameters(layer_dims)
    for i in range(0,iter_times):

        A,caches=forward_propagation(X,parameters)
        cost=cpmpute_cost(A,Y)
        grads=back_propagation(Y,caches,parameters)
        parameters=update_parameters(parameters,grads,alphs)
    
        if print_flag and i % 100 == 0:
            print('iteration at ',i,' cost :',cost)
    
    return parameters

 

 

最后测试一下：

python">n=train_data_finalX.shape[0]
layer_dims=[n,20,4,1]
parameters=model(train_data_finalX,train_data_finalY,layer_dims,2500,0.05,True)

y_pred_train=predict(train_data_finalX,parameters)
print('train acc is ',np.mean(y_pred_train == train_data_finalY)*100,'%')    
 
y_pred_test=predict(test_data_finalX,parameters)
print('test acc is ',np.mean(y_pred_test == test_data_finalY)*100,'%')

得到的结果：

python">iteration at  0  cost : 0.6932015486338629
iteration at  100  cost : 0.6482987506672847
iteration at  200  cost : 0.6443527436694975
iteration at  300  cost : 0.6439059082659386
iteration at  400  cost : 0.6436651460852033
iteration at  500  cost : 0.6431109804509275
iteration at  600  cost : 0.6428896805499592
iteration at  700  cost : 0.6433981174416904
iteration at  800  cost : 0.6424129644194355
iteration at  900  cost : 0.6101151197326483
iteration at  1000  cost : 0.48396387299853605
iteration at  1100  cost : 0.42416172606012914
iteration at  1200  cost : 0.38773483207677206
iteration at  1300  cost : 0.3540606824486229
iteration at  1400  cost : 0.3387176239551042
iteration at  1500  cost : 0.3238536531634526
iteration at  1600  cost : 0.3148366753236183
iteration at  1700  cost : 0.3069509047774539
iteration at  1800  cost : 0.29751081135148866
iteration at  1900  cost : 0.28693234063058815
iteration at  2000  cost : 0.2870926250045233
iteration at  2100  cost : 0.3030038796284433
iteration at  2200  cost : 0.34263222828051587
iteration at  2300  cost : 0.23760048293266464
iteration at  2400  cost : 0.23174642600881754
train acc is  96.65071770334929 %
test acc is  74.0 %

 

 

 

总结：

在最开始的测试过程中，发现代价值降低到64以后，就不再变化了，或者变化微乎其微，我打印出每一次迭代中每一层的A，Z的值发现处理到第三次迭代时，最后得到的预测值几乎都一样，区别只在小数点后3位以上，把整个流程又推了一遍，发现是relu函数的导数有问题，之前用的是网上的一个版本，对照了老师讲的笔记写了这个，然后代价值就降低了

 

如果遇到预测值几乎都一样的情况，可以分析：

1.初始值是不是没有做预处理（均值化，归一化等）

2.传播过程某个环节出了问题，这个时候仔细推一遍

 

 

 

 


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