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使用mnist数据集和LeakyReLU高级激活函数训练神经网络示例代码

news 2025/7/12 13:36:24

在这里插入图片描述

一、概述

神经网络中的激活函数是用于增加网络的非线性特性的函数，没有激活函数，神经网络将仅仅是一个线性模型，无法解决复杂的非线性问题。激活函数的选择对神经网络的性能有很大的影响。

基础激活函数是神经网络中使用较早、较为简单的激活函数，主要包括Sigmoid、Tanh、ReLU、ELU、SELU等，具体请参考老猿在CSDN博文《神经网络激活函数列表大全及keras中的激活函数定义 https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/142731106 》的介绍。

随着深度学习的发展，为了解决基础激活函数的一些问题（如梯度消失、梯度爆炸、计算复杂度等），研究者们提出了一些高级激活函数，如Leaky ReLU、Parametric ReLU (PReLU)等。高级激活函数是在基础激活函数的基础上发展起来的，继承了基础激活函数的某些特性，同时引入了新的机制来改进性能，通常是为了解决基础激活函数在实际应用中遇到的问题。

高级激活函数通常比基础激活函数更复杂，可能包含更多的参数或计算步骤，通常旨在解决基础激活函数的某些限制，如梯度消失或激活函数的非单调性。基础激活函数适用于大多数情况，但高级激活函数可能在特定任务或网络结构中表现更好。
关于高级激活函数请参考老猿博文《神经网络高级激活函数大全及keras中的函数定义 https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/142742719》

选择哪种激活函数通常取决于具体任务的需求、数据的特性以及实验的结果。在实践中，可能需要尝试不同的激活函数来找到最适合特定问题的激活函数。

二、keras.datasets.mnist介绍

keras.datasets.mnist 是 Keras 库中的一个数据集模块，它提供了对 MNIST 数据集的访问。MNIST 数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，它包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，以及对应的标签（0到9的数字）。

以下是 keras.datasets.mnist 的一些基本用法：

加载数据集：使用 load_data() 函数可以加载 MNIST 数据集。这个函数会返回两个元组，分别代表训练集和测试集，每个元组包含图像数据和标签；
数据预处理：加载的数据通常需要进行预处理，比如归一化，以提高模型的性能；
构建模型：使用 Keras 构建一个神经网络模型来训练和测试数据；
训练模型：使用训练数据训练模型；
评估模型：使用测试数据评估模型的性能。

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LeakyReLU
from keras.optimizers import Adam# 加载MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()# 将像素值归一化到0-1范围内
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255# 将图像展平为784个特征的一维数组
x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], -1))
x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], -1))# 将标签转换为one-hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)# 创建一个顺序模型
model = Sequential()# 添加一个全连接层
model.add(Dense(512, input_shape=(784,)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))  # 添加LeakyReLU激活函数# 继续构建模型
model.add(Dense(256))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))  # 再次添加LeakyReLU激活函数
model.add(Dense(128))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))  # 添加LeakyReLU激活函数
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 输出层使用softmax激活函数# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 模型总结
model.summary()# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

执行后的输出：

Model: "sequential"
_________________________________________________________________Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================dense (Dense)               (None, 512)               401920    leaky_re_lu (LeakyReLU)     (None, 512)               0         dense_1 (Dense)             (None, 256)               131328    leaky_re_lu_1 (LeakyReLU)   (None, 256)               0         dense_2 (Dense)             (None, 128)               32896     leaky_re_lu_2 (LeakyReLU)   (None, 128)               0         dense_3 (Dense)             (None, 10)                1290      =================================================================
Total params: 567,434
Trainable params: 567,434
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1/5
469/469 [==============================] - 9s 17ms/step - loss: 0.2330 - accuracy: 0.9321 - val_loss: 0.1017 - val_accuracy: 0.9694
Epoch 2/5
469/469 [==============================] - 7s 16ms/step - loss: 0.0851 - accuracy: 0.9743 - val_loss: 0.0896 - val_accuracy: 0.9710
Epoch 3/5
469/469 [==============================] - 7s 16ms/step - loss: 0.0554 - accuracy: 0.9822 - val_loss: 0.1009 - val_accuracy: 0.9680
Epoch 4/5
469/469 [==============================] - 7s 16ms/step - loss: 0.0406 - accuracy: 0.9871 - val_loss: 0.0709 - val_accuracy: 0.9791
Epoch 5/5
469/469 [==============================] - 8s 16ms/step - loss: 0.0290 - accuracy: 0.9906 - val_loss: 0.0797 - val_accuracy: 0.9789
Test loss: 0.0796799287199974
Test accuracy: 0.9789000153541565

三、小结

本文介绍了使用mnist数据集和LeakyReLU高级激活函数训练神经网络示例代码，这个示例代码使用全连接层，激活函数在隐藏层使用的是LeakyReLU，输出层使用的是softmax。这个神经网络是比较简单的神经网络，根据训练后的测试情况，其识别精度接近98%。

更多人工智能知识学习请关注专栏《零基础机器学习入门》后续的文章。

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