MINIST数据集测试不同参数对网络的影响

本文主要是介绍MINIST数据集测试不同参数对网络的影响，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一.介绍

本实验使用两个不同的神经网络，通过MINIST数据集进行训练，查看不同情况下最后的效果。

1.实验环境

1. Python 3.8
2. Pytorch 1.8
3. Pycharm

2.网络结构

单层卷积：一层卷积+一层池化+两层全连接

class Net_1(nn.Module):def __init__(self):super(Net_1, self).__init__()self.model = nn.Sequential(nn.Conv2d(1,10,kernel_size=3,stride=1),#nn.BatchNorm2d(10),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(10*13*13, 120),nn.ReLU(),#nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(120, 10),)def forward(self,x):return self.model(x)

多层网络：三层卷积+三层池化+两层全连接

class Net_2(nn.Module):def __init__(self):super(Net_2, self).__init__()self.model = nn.Sequential(# out-> [40,28,28]nn.Conv2d(1, 40, kernel_size=3, stride=1,padding=1),#nn.BatchNorm2d(40),nn.ReLU(),# out->[40,14,14]nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# out->[20,12,12]nn.Conv2d(40, 20, kernel_size=3, stride=1),#nn.BatchNorm2d(20),nn.ReLU(),# out->[20,6,6]nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),# out->[20,4,4]nn.Conv2d(20, 20, kernel_size=3, stride=1),#nn.BatchNorm2d(20),nn.ReLU(),# out->[20,2,2]nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),nn.Flatten(),nn.Linear(2 * 2 * 20, 100),nn.ReLU(),#nn.Dropout(p=0.5),nn.Linear(100, 10),)def forward(self, x):return self.model(x)

二.网络效果

1.初始状态

Batchsize ：200
Learning_rate：0.001
Epochs：15
优化器：torch.optim.SGD
损失函数：nn.CrossEntropyLoss()
激活函数：Relu
以下变更均建立在此基础之上
单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.136	0.128	0.9634
多层网络	0.090	0.080	0.9734

2.有BN层

单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.070	0.069	0.9784
多层网络	0.040	0.048	0.9839

添加BN层结果有所好转

3.激活函数

tanh

单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.210	0.202	0.9417
多层网络	0.135	0.122	0.9675

单层多层的表现都不如relu，比较接近

sigmoid

单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.740	0.693	0.8436
多层网络	2.301	2.301	0.1135

relu

单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.136	0.128	0.9634
多层网络	0.090	0.080	0.9734

4. 正则化

L2正则化

optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,weight_decay=0.001)
weight_decay设置为0.001
单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.129	0.120	0.9646
多层网络	0.096	0.081	0.974

Dropout

nn.Dropout(p=0.5)
单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.201	0.128	0.9617
多层网络	0.162	0.086	0.9718

5.优化器

将SGD优化器变更为Adam优化器
单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.007	0.053	0.9836
多层网络	0.020	0.034	0.9889

6. 学习率衰减

scheduler_step = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.2)此处使用Adam优化器，weight_decay为0.001，添加BN层，Dropout层，使用Relu函数
单层网络效果：

多层网络效果：

最后一次的结果：

	train_loss	test_loss	accuracy
单层网络	0.058	0.043	0.9853
多层网络	0.024	0.022	0.9929

三.最优测试

Batchsize ：200
Learning_rate：0.01
Epochs：15
优化器：torch.optim.Adam，weight_decay为0.001
学习率衰减：step_size=2, gamma=0.2
损失函数：nn.CrossEntropyLoss()
激活函数：Relu
添加BN，dropout层
多层网络效果：

	train_loss	test_loss	accuracy
多层网络	0.031	0.021	0.9925

附： 完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torchvision import datasets
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn, optimdef main():batch_size = 200learning_rate = 0.01epochs = 50train_loader = DataLoader(datasets.MNIST('MNIST', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(0.5, 0.5)])),batch_size=batch_size,shuffle=True)test_loader = DataLoader(datasets.MNIST('MNIST', train=False, download=True, transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(0.5, 0.5)])),batch_size=batch_size,shuffle=True)device = torch.device('cuda')model = Net_2().to(device)criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device)optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=0.001)scheduler_step = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=2, gamma=0.2)train_loss = []test_loss = []acc = []for epoch in range(epochs):loss_1 = 0.loss_2 = 0.model.train()for i, (x, label) in enumerate(train_loader):x, label = x.to(device), label.to(device)out = model(x)loss = criteon(out, label)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()loss_1 += loss.item()scheduler_step.step()loss_1 = loss_1 / (i + 1)train_loss.append(loss_1)print('train: 第{}次，loss为{}'.format(epoch, loss_1))model.eval()with torch.no_grad():correct = 0.for i, (x, label) in enumerate(test_loader):x, label = x.to(device), label.to(device)out = model(x)loss = criteon(out, label)pred = out.argmax(dim=1)correct += torch.eq(pred, label).sum().item()loss_2 += loss.item()accuracy = correct / len(test_loader.dataset)loss_2 = loss_2 / (i + 1)test_loss.append(loss_2)acc.append(accuracy)print('test: 第{}次，loss为{},accuracy为{}'.format(epoch, loss_2, accuracy))plt.figure(num=1, figsize=(10, 5.4))plt.subplot(121)# plt.title("loss")plt.plot(train_loss, 'b-', label='train_loss')plt.plot(test_loss, 'g-', label='test_loss')plt.xlabel('epoch')plt.ylabel('loss')plt.legend()plt.subplot(122)plt.plot(acc, 'g-', label='accuracy')plt.xlabel('epoch')plt.ylabel('accuracy')plt.legend()plt.show()if __name__ == '__main__':main()

这篇关于MINIST数据集测试不同参数对网络的影响的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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