卷积神经网络的参数维度（15）---《深度学习》

在写这篇博客之前，提一个奇奇怪怪的问题啦！

问题：如果我们将输入转化为（n,）而不是（n,1），那么此时的每一层的权重w或者偏置b的误差应该怎样求解呢？

为什么会有卷积神经网络单独列出来查看起参数维度呢？其实是因为在使用tf.nn.softmax()的时候遇到问题啦，如下：







我们可以清晰的看到当最后一层的维度是（10，1）的时候，结果和我们预期的结果不是一样的，当最后一层的维度是（10,）的时候时候结果符合预期。

而我们知道，当我们搭建一个NN的时候，最后一层就是（n,1)，如果分析mnist网络的时候，则是（10,1），那么这样卷积神经网络的结构是怎样的呢？这就是我们的问题！

我们来看看在卷积神经网络中，每一层的输出和输入是什么，如下：

import tensorflow as tf

def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
return tf.Variable(initial)

def conv2d(x, W):
return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

def max_pool_2_2(x):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

x1_shape=[60000,28,28,1]
w1_shape=[5,5,1,32]
b1_shape=[32]
x1=weight_variable(x1_shape)
w1=weight_variable(w1_shape)
b1=bias_variable(b1_shape)
x2=conv2d(x1,w1)+b1
h2=max_pool_2_2(x2)

print(h2.get_shape().as_list())

w2_shape=[5,5,32,64]
b2_shape=[64]
w2=weight_variable(w2_shape)
b2=bias_variable(b2_shape)
x3=conv2d(h2,w2)+b2
h3=max_pool_2_2(x3)
print(h3.get_shape().as_list())

h3_flat=tf.reshape(h3,[-1,7*7*64])
w1_fc_shape=[7*7*64,1024]
b1_fc_shape=[1024]

w1_fc=weight_variable(w1_fc_shape)
b1_fc=bias_variable(b1_fc_shape)
x1_fc=tf.matmul(h3_flat,w1_fc)+b1_fc
print(x1_fc.shape)

w2_fc_shape=[1024,10]
b2_fc_shape=[10]
w2_fc=weight_variable(w2_fc_shape)
b2_fc=bias_variable(b2_fc_shape)
x2_fc=tf.matmul(x1_fc,w2_fc)+b2_fc
print(x2_fc.shape)

运行结果：



我们假设全连接层的输入为（n,），下面我们来看看效果！













这儿更能看清CNN的输入结构为（n,），如下：



根据上面的代码我们可以看到CNN神经网络中，和神经网络的架构一致，只是将神经网络NN中的（n，1）转化为（n，）这样实现的，因此避免了softmax转化失败的问题！

哈哈，马上结束啦，那么上面提到的问题的答案呢，不写啦，为什么呢？因为。。。因为还没想清楚呢，哈哈哈，挖了一个大坑自己却绕过去了，需要大家一起来填坑了！

不会这么不负责啦，具体大家可以可以看看这两篇博客啦，一篇介绍卷积神经网络中的参数更新，另一篇介绍神经网络的搭建和参数设置！

tensorflow在mnist集上的使用示例（一）

卷积神经网络误差分析