用Keras训练一个准确率90%+的Cifar-10预测模型

第五届ICLR(ICLR2017)最近被炒的厉害,David 9回顾去年著名论文All you need is a good init,当时提出了一种新型初始化权重的方法,号称在Cifar-10上达到94.16%的精度,碰巧最近在看Keras。

好!那就用Keras来还原一下这个Trick。效果果然不错,没怎么调参,差不多200个epoch,testing准确率就徘徊在90%了,training准确率到了94%:

测试准确率
测试准确率

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keras 手把手入门#1-MNIST手写数字识别 深度学习实战闪电入门

人们已经教会计算机自动找出那些重要的特征和属性, 那么下一步我们改教会计算机什么? — David 9

用深度学习框架跑过实际问题的朋友一定有这样的感觉: 太神奇了, 它竟然能自己学习重要的特征 ! 下一步我们改教会计算机什么?莫非是教会他们寻找新的未知特征

对于卷积神经网络cnn, 其中每个卷积核就是一个cnn习得的特征, 详见David 9之前的关于cnn博客

今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期。大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步。

所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn。回顾cnn架构:

我们要处理的是这样的灰度像素图: 继续阅读keras 手把手入门#1-MNIST手写数字识别 深度学习实战闪电入门