深度学习中的DenseNet

DenseNet（密集连接网络）是卷积神经网络的一种类型，它的特点是在内部层级之间实现了密集的连接，使得信息可以更好地在网络中流动。这种网络结构的出现旨在解决经典神经网络中梯度消失和过拟合的问题。本篇文章将介绍如何使用Python的Keras框架实现一个基本的DenseNet。

密集连接网络的原理

DenseNet的核心思想是将下一层的所有输出都连接到前面所有层的输入上，构成一个密集连接的网络结构。由于这种稠密的连接结构可以使得信息更好地在网络中流动，因此可以减少梯度消失的现象，同时也能够更好地利用网络中的许多小特征。

数据集

在这个例子中，我们将使用Keras自带的MNIST数字识别数据集。这个数据集中包含60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片包含一个手写数字。

首先，我们需要载入数据集：

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

数据预处理

在样本送入模型前，需要进行必要的预处理工作。这里我们将数据展平为一个行向量，并将每个像素点的值缩放到0到1之间。

num_classes = 10

img_rows, img_cols = 28, 28

if K.image_data_format() == 'channels_first':
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols)
    input_shape = (1, img_rows, img_cols)
else:
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
    input_shape = (img_rows, img_cols, 1)

x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)

搭建DenseNet网络

我们可以从Keras框架中的layers模块中引入Dense、Conv2D和MaxPooling2D层，这些层将用于搭建我们的网络。这里我们尝试使用一个两层的DenseNet网络，第一层包含12个卷积核，第二层包含24个卷积核。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Flatten, BatchNormalization, Activation, Concatenate
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.pooling import MaxPooling2D

input = Input(shape=input_shape, name='input')

def bn_relu(x):
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Activation('relu')(x)
    return x

def conv_block(x, growth_rate):
    x = bn_relu(x)
    x = Conv2D(growth_rate, kernel_size=(3,3), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    return x

def dense_block(x, layers, growth_rate):
    for i in range(layers):
        conv = conv_block(x, growth_rate)
        x = Concatenate()([x, conv])
        
    return x

def transition_block(x, compression_factor):
    x = bn_relu(x)
    n_channels = int(x.shape[-1].value * compression_factor)
    x = Conv2D(n_channels, kernel_size=(1,1), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))(x)
    
    return x

def DenseNet(input_shape, growth_rate=12, layers_per_block=2, num_classes=10, compression_factor=0.5):
    n_blocks = (len(layers_per_block) - 1) // 2

    x = Conv2D(2 * growth_rate, kernel_size=(3,3), padding='same', kernel_initializer='he_normal')(input)
    x = MaxPooling2D((2,2))(x)

    for i in range(n_blocks):
        x = dense_block(x, layers_per_block[i], growth_rate)
        x = transition_block(x, compression_factor)

    x = dense_block(x, layers_per_block[n_blocks], growth_rate)

    x = bn_relu(x)
    x = GlobalAveragePooling2D()(x)

    x = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

    return Model(inputs=input, outputs=x, name='DenseNet')

layers_per_block = [2,2,2,2]

model = DenseNet(input_shape=input_shape, growth_rate=12, layers_per_block=layers_per_block, num_classes=num_classes)

模型编译和训练

在搭建好网络后，我们就可以直接将其编译并开始训练。这里使用了交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=keras.optimizers.Adadelta(),
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=128,
          epochs=10,
          verbose=1,
          validation_data=(x_test, y_test))

训练完成后，我们可以使用evaluate函数对模型进行评估，并得到准确率。

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

总结

在本篇文章中，我们介绍了DenseNet的核心思想和实现步骤，同时提供了使用Keras框架搭建一个简单的DenseNet网络的例子。读者可以根据自己的需求进行调整和修改，进一步深入研究这种网络结构的实际应用。