经典卷积模型回顾15—Googlenet实现图像分类（Tensorflow2.0，猫狗分类）
GoogLeNet是Google在2014年提出的一个深度学习模型，也是当时ImageNet图像分类挑战赛（ILSVRC14）的获胜者，比起先前的模型，GoogLeNet在模型深度和模型参数上都有很大的优化，同时也提高了模型的准确率。GoogLeNet拥有22层网络，其中有9个Inception模块。Inception模块采用1x1、3x3和5x5的卷积核来分别捕捉不同尺度的特征，同时使用池化操作，最后将不同尺度的特征图在深度维度上进行拼接。这样可以保证网络既有足够深度来捕捉复杂特征，又避免了参数过多的问题，同时还能保证计算效率。此外，GoogLeNet还引入了辅助分类器（Auxiliary Classifier）来帮助网络更加快速地收敛。辅助分类器是对中间层的输出进行分类，这些分类器的误差也参与整个网络的反向传播，从而更加有效地更新网络参数，使得网络更加容易收敛。
我们将使用“Dogs vs Cats”数据集进行训练和评估。
首先，我们需要导入必要的库：
``` python
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import random
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
```
接下来，我们将定义一些超参数和数据集路径：
``` python
# 超参数
IMG_HEIGHT = 224
IMG_WIDTH = 224
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 50
NUM_CLASSES = 2
# 数据集路径
train_dir = './dogs-vs-cats/train'
test_dir = './dogs-vs-cats/test1'
```
然后，我们将创建一个数据增强器，并将其应用于训练数据。 这可以帮助我们避免过度拟合，并提高模型的泛化能力。
``` python
# 数据增强器
train_image_generator = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
rotation_range=30,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode='nearest'
)
# 训练数据生成器
train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(
train_dir,
target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH),
batch_size=BATCH_SIZE,
class_mode='categorical'
)
```
接下来，我们将创建一个用于测试数据的数据生成器。
``` python
# 测试数据生成器
test_image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_data_gen = test_image_generator.flow_from_directory(
test_dir,
target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH),
batch_size=BATCH_SIZE,
class_mode='categorical'
)
```
现在，我们将定义一个GoogleNet模型。我们将使用预训练的模型，并在模型的顶部添加一些全连接层和Dropout层。
``` python
# 定义模型
base_model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3))
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
```
现在，我们将编译模型并开始训练。
``` python
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(
train_data_gen,
epochs=EPOCHS,
validation_data=test_data_gen
)
```
最后，我们将绘制模型的训练和验证损失和准确率。
``` python
# 绘制损失和准确率
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs_range = range(EPOCHS)
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()
```