本文是我b站上看的一个大佬讲的视频，讲的还是很通俗的，后面又自己查了点资料，加上了自己的一点理解而来的，仅代表本菜鸡理解，大佬勿喷！

b站原连接如下：https://www.bilibili.com/video/BV16g4y1z7Qu?spm_id_from=333.880.my_history.page.click

1、mnist介绍

1、可视化

首先可以看下这个网站，他是比较形象的表述了这个神经网络的这样的一个流程：https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/

下面就可以写入数字然后查看这个各个层的显示效果了

点击这个层的每一个点，可以看到它由下面的层计算而来的关系

2、各层介绍

由上可见神经网络的训练就是各层之间形变化，最终收敛成一个分类的问题，这里以数字为例，就是最终判断是数字0-9的这样一个区间了

• 首先还是卷积层

可以参考这个大佬写的文章图像卷积与滤波，在文中他很好的表示出了图像卷积带来的各种怪效应，另外还补充了很多新的知识点： https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029

我在之前的opencv学习中也介绍过图像卷积相关的内容，简单的来说卷积就是把附近的一些像素点进行一些重新运算，得到新的像素矩阵，当然这里注意下面展示的是二维图，但是图像一般是多维的，可以理解就是我们前面讲的多个通道，比如RGB像素就是三个通道。

• 池化（下采样层）

下采样层与卷积层比较类似，不过就是下采样层只取卷积核的最大或者平均值来计算，这就是他们的区别了，这个最大值和平均值称为最大值池化和平均值池化两个名称

一般我看网上的理解就是采用池化层可以提升神经网络的学习速度，防止过拟合等现象，所以如果能加的话还是加一加吧！

• 全连接层

全连接层就是对前面找到的所有图像特征进行统一处理，因此这样的层一般最接近最终输出的一个层了，同时我们要知道就是当图像比较简单，但是特征比较单一，这个时候就直接使用全连接层就可以了，比如手写数字识别的这个实验，我们也可以就是看下面的图，全连接层包含了上一层的所有图像特征

常见的全连接层如下所示：

然后是损失函数什么的，因为神经网络训练的过程肯定是一个不断收敛的过程，所以就要用损失函数了，这里损失函数可以理解为就是你的老师，比如我们做错了事情，老师会告诉我们怎么去做，就是指明一个方向，损失函数也就是指明这个方向的作用了！

在神经网络中，损失函数就是让我们自动去修改各层的权重，使得训练的准确度得到提高了，一般常见的好像是RELU，根据我查资料目前用的比较多的是这种的，有很多有点，缺点就在于这个函数比较容易造成一些0的输出，就是进行比较多的无效计算，就需要准备使用该函数作为损失函数的提前设置好一些参数！

2、训练过程

1、获取图像信息

这里我们用的是tensorflow+keras的方法进行的训练和测试，所以第一步还是安装环境，需要注意的就是这两个东西有个版本之间的对应，这里我找了一个对照表，我们要根据这个对照表来才行，不然装了也用不了，该表是我从一个大佬的博客上找到的，需要的对着这个来配置即可，这里的python版本不用注意，只要版本大于等于即可！

运行程序会有这个报错，这个报错是因为我没有配置对应的cuda还有cudnn的版本，没有配置就不能用GPU来训练了，这个不用在意，因为测试这个也就是几分钟的事情！

下面就可以开始查看训练集和测试集了

使用plt绘制出的图像效果如下所示：

我也把他打印出来的图像数据重新整理了下，结果如下，可以看看是不是有种似曾相识的感觉：

当然就是尾巴这里还带了个标签

2.具体训练

具体训练的流程我将一条条的进行解释：

• 这里准备好配置我们需要训练的模型
  

• 这个首先是采用keras中的一种模型，下面这个Sequential是他里面的一种顺序模型，Sequential模型可以构建非常复杂的神经网络，包括全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、等等。这里的Sequential可以理解为堆叠，通过堆叠许多层，构建出深度神经网络。
  

• 下面就是我们对这个Sequential进行的堆叠了，units表示神经元数目，activation是激活函数，就是前面提到的损失函数。
  

• 配置用于训练的模型，optimizer - 用来配置模型的优化器，loss - 用来配置模型的损失函数，metrics - 用来配置模型评价的方法，如accuracy、mse等。
  

• 这里开始正式训练网络，使用fit方法，可以显示损失loss还有精度acc，epochs是训练次数，表示训练20轮，batch_size是每次训练的数量大小，verbose是训练时输出的信息，2表示每个eoch输出一次信息。
  

完整代码如下所示：

from keras.utils import to_categorical
from keras import models, layers, regularizers
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np


(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()


train_images = train_images.reshape((60000, 28*28)).astype('float')
test_images = test_images.reshape((10000, 28*28)).astype('float')
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(units=15, activation='relu', input_shape=(28*28, ),))
network.add(layers.Dense(units=10, activation='softmax'))

network.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

network.fit(train_images, train_labels, epochs=20, batch_size=128, verbose=2)

y_pre = network.predict(test_images[:5])
print(y_pre, test_labels[:5])
test_loss, test_accuracy = network.evaluate(test_images, test_labels)
print("test_loss:", test_loss, "    test_accuracy:", test_accuracy)

3、测试及反馈

最后我们也可以就是用测试集来测试模型的效果

根据上面提到的，会显示每轮训练时候的loss还有精度：

最终会打印这个模型的结果如下：

那么我们要优化这个模型，那不就是不断改变前面的那个堆叠的神经网络了！