我正在尝试实现将图像分类为两个离散类别之一的神经网络。但是问题是,当前它始终为任何输入预测0,但我不确定为什么。
这是我的特征提取方法:
def extract(file):
# Resize and subtract mean pixel
img = cv2.resize(cv2.imread(file), (224, 224)).astype(np.float32)
img[:, :, 0] -= 103.939
img[:, :, 1] -= 116.779
img[:, :, 2] -= 123.68
# Normalize features
img = (img.flatten() - np.mean(img)) / np.std(img)
return np.array([img])
这是我的梯度下降程序:
def fit(x, y, t1, t2):
"""Training routine"""
ils = x.shape[1] if len(x.shape) > 1 else 1
labels = len(set(y))
if t1 is None or t2 is None:
t1 = randweights(ils, 10)
t2 = randweights(10, labels)
params = np.concatenate([t1.reshape(-1), t2.reshape(-1)])
res = grad(params, ils, 10, labels, x, y)
params -= 0.1 * res
return unpack(params, ils, 10, labels)
这是我的前进和后退(渐变)传播:
def forward(x, theta1, theta2):
"""Forward propagation"""
m = x.shape[0]
# Forward prop
a1 = np.vstack((np.ones([1, m]), x.T))
z2 = np.dot(theta1, a1)
a2 = np.vstack((np.ones([1, m]), sigmoid(z2)))
a3 = sigmoid(np.dot(theta2, a2))
return (a1, a2, a3, z2, m)
def grad(params, ils, hls, labels, x, Y, lmbda=0.01):
"""Compute gradient for hypothesis Theta"""
theta1, theta2 = unpack(params, ils, hls, labels)
a1, a2, a3, z2, m = forward(x, theta1, theta2)
d3 = a3 - Y.T
print('Current error: {}'.format(np.mean(np.abs(d3))))
d2 = np.dot(theta2.T, d3) * (np.vstack([np.ones([1, m]), sigmoid_prime(z2)]))
d3 = d3.T
d2 = d2[1:, :].T
t1_grad = np.dot(d2.T, a1.T)
t2_grad = np.dot(d3.T, a2.T)
theta1[0] = np.zeros([1, theta1.shape[1]])
theta2[0] = np.zeros([1, theta2.shape[1]])
t1_grad = t1_grad + (lmbda / m) * theta1
t2_grad = t2_grad + (lmbda / m) * theta2
return np.concatenate([t1_grad.reshape(-1), t2_grad.reshape(-1)])
这是我的预测函数:
def predict(theta1, theta2, x):
"""Predict output using learned weights"""
m = x.shape[0]
h1 = sigmoid(np.hstack((np.ones([m, 1]), x)).dot(theta1.T))
h2 = sigmoid(np.hstack((np.ones([m, 1]), h1)).dot(theta2.T))
return h2.argmax(axis=1)
我可以看到,每次迭代的错误率都在逐渐降低,通常收敛在1.26e-05左右。
到目前为止,我已经尝试过:
编辑:h2的平均输出如下所示:
[0.5004899 0.45264441]
[0.50048522 0.47439413]
[0.50049019 0.46557124]
[0.50049261 0.45297816]
因此,所有验证示例的S形输出非常相似。
经过一个半星期的研究,我认为我明白了问题所在。代码本身没有错。妨碍我的实现成功分类的唯一两个问题是花时间学习和正确选择学习率/正则化参数。
现在,我的学习例程已经运行了一段时间,尽管仍有大量的改进空间,但它已将75%的准确性提高了。
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