利用卷积神经网络（CNN）对_FashionMNIST_数据集进行图像分类。该数据集包_含_10_类_CNN.zip

# 基于CNN的FashionMNIST图像分类 ## 引言 在本次作业中，我们利用卷积神经网络（CNN）对FashionMNIST数据集进行图像分类。该数据集包含10类不同的时尚物品的灰度图像，每张图像大小为28x28像素。任务的目标是训练一个能够有效分类这些图像的CNN模型，并分析不同模型配置对分类性能的影响。 ## 研究意义 FashionMNIST数据集是一个常用的图像分类基准数据集，通过对其进行分类研究，不仅可以提升我们对CNN模型的理解和应用能力，还可以为其他复杂的图像分类任务提供借鉴和参考。通过调整模型的不同参数（如卷积层数、通道数、学习率等），我们可以深入了解这些参数对模型性能的影响，从而优化模型设计，提升分类准确率。这对实际应用中处理大规模、高维度图像数据具有重要意义。 ## 数据预处理 我们使用了TensorFlow框架来加载和处理数据。具体步骤如下： 1. 从TensorFlow Keras库中加载FashionMNIST数据集，包含训练集和测试集。 2. 将原始28x28的图像尺寸调整为32x32，以便与我们设计的CNN架构兼容。 3. 将像素值归一化到[0, 1]范围，以加速模型的收敛。 ```python (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.fashion_mnist.load_data() train_images = tf.image.resize(train_images[..., tf.newaxis], [32, 32]).numpy() test_images = tf.image.resize(test_images[..., tf.newaxis], [32, 32]).numpy() train_images = train_images.astype('float32') / 255 test_images = test_images.astype('float32') / 255 模型设计 为了分析不同因素对模型性能的影响，我们设计了不同配置的CNN模型，包括： 不同的卷积层数（2层，3层，4层） 不同的卷积通道数（32通道，64通道，128通道） 不同的学习率（0.001，0.0005，0.0001） 模型的基本结构如下： 初始卷积层：3x3卷积核，ReLU激活，same填充 最大池化层：2x2池化核 后续卷积层：3x3卷积核，ReLU激活，same填充 全连接层：64个神经元，ReLU激活 输出层：10个神经元（对应10个类别） python 复制代码 def create_model(num_layers, num_channels, learning_rate): model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(num_channels, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) for _ in range(num_layers - 1): model.add(layers.Conv2D(num_channels * 2, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) num_channels *= 2 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10)) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) return model 实验结果 不同层数的影响 我们分别训练了2层、3层和4层卷积层的模型，并记录了每个模型的测试准确率。 Model with 2 layers Training and Validation Accuracy Model with 3 layers Training and Validation Accuracy Model with 4 layers Training and Validation Accuracy 从图中可以看出，随着卷积层数的增加，模型的训练准确率和验证准确率都有所提高。然而，随着层数的增加，验证准确率的提升幅度逐渐减小。这说明增加卷积层数可以提取更复杂的特征，但过多的卷积层也可能导致模型的计算复杂度增加，从而影响模型的泛化能力。 我们分别训练了2层、3层和4层卷积层的模型，并记录了每个模型的测试准确率。 2层模型：测试准确率 = 0.89 3层模型：测试准确率 = 0.91 4层模型：测试准确率 = 0.92 不同通道数的影响 我们分别训练了32通道、64通道和128通道的模型，并记录了每个模型的测试准确率。 Model with 32 channels Training and Validation Accuracy Model with 64 channels Training and Validation Accuracy Model with 128 channels Training and Validation Accuracy 从图中可以看出，增加卷积通道数可以提高模型的训练准确率和验证准确率。然而，通道数的增加也带来了更高的计算复杂度，且效果逐渐递减。 32通道模型：测试准确率 = 0.88 64通道模型：测试准确率 = 0.90 128通道模型：测试准确率 = 0.91 不同学习率的影响 我们分别训练了学习率为0.001、0.0005和0.0001的模型，并记录了每个模型的测试准确率。 Model with learning rate 0.001 Training and Validation Accuracy Model with learning rate 0.0005 Training and Validation Accuracy Model with learning rate 0.0001 Training and Validation Accuracy 从图中可以看出，学习率对模型的训练效果有显著影响。过高的学习率（如0.001）可能导致模型不稳定，而过低的学习率（如0.0001）则可能导致收敛速度变慢。 学习率0.001：测试准确率 = 0.91 学习率0.0005：测试准确率 = 0.89 学习率0.0001：测试准确率 = 0.87 结果分析与总结 通过实验，我们发现： 随着卷积层数的增加，模型的分类准确率有所提升。 增加卷积通道数也对模型性能有正面影响，但效果逐渐递减。 学习率的选择对模型的训练效果有显著影响，过大的学习率可能导致模型不稳定，而过小的学习率则可能导致收敛速度变慢。 综合来看，3层卷积、64通道、学习率为0.001的模型在我们的实验中表现最佳。 未来工作 在未来的工作中，我们可以尝试更多的超参数组合，使用更复杂的网络结构（如ResNet、VGG），以及利用数据增强技术进一步提升模型的性能。此外，还可以尝试迁移学习，将预训练的模型应用于FashionMNIST数据集，以期获得更高的分类准确率。