全连接神经网络

全连接神经网络 product_data.py 多分类只要稍加修改即可，本人已完善，有空再上传 import cv2 import numpy as np import xlrd a=np.array([0,0,0,0,0,0,0]) b=np.array([100,100,100,100,100,100,100]) #cv2.imwrite("filename.png", a) #cv2.imwrite("filename002.png", b) # 打开文件 data = xlrd.open_workbook('test.xlsx') # 查看工作表 data.sheet_names() 全连接神经网络（Fully Connected Neural Networks，简称FCNs）是深度学习中的一种基本架构，它在每一层神经元与上一层的所有神经元之间都存在连接。这种设计使得每一层能够接收到来自前一层的全部信息，从而在处理复杂任务时具有强大的表达能力。 在给定的代码段中，我们可以看到两个Python脚本，`product_data.py`和`split_data.py`，它们涉及到数据预处理和分类任务的准备。 `product_data.py`首先导入了几个库，包括`cv2`（用于图像处理）、`numpy`（用于数值计算）和`xlrd`（用于读取Excel文件）。这段代码的目的是从Excel文件中读取数据，并将数据保存为一系列的PNG图片。具体来说，它打开一个名为`test.xlsx`的Excel文件，获取工作表的名字，然后遍历每一行，将每行的数据转换为NumPy数组并保存为PNG图片。这里假设每一行数据可以映射为图像的像素值。 `split_data.py`则是用于将数据集划分为训练集、验证集和测试集。它定义了一个函数`makedir`用于创建目录。接着，通过遍历指定目录下的所有子目录（代表不同的类别），随机打乱每个类别中的图片列表，然后按照预先设定的比例（训练80%，验证10%，测试10%）将图片分配到对应的训练、验证和测试目录下。这样做的目的是在模型训练过程中，避免过拟合和欠拟合，确保模型的泛化性能。 在神经网络中，全连接层通常用在前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）或卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的最后几层，用于将特征向量转换为最终的分类结果。在多分类问题中，全连接层的输出节点数量等于类别的数量，激活函数通常选择softmax，以得到概率分布。 对于多分类任务，与二分类任务的主要区别在于，输出层不再是单个节点，而是多个节点，每个节点对应一个类别的概率。在训练过程中，通常采用交叉熵（Cross-Entropy）损失函数来衡量预测概率与实际标签之间的差异。 在训练全连接神经网络时，需要注意以下几个关键点： 1. 数据预处理：包括归一化、标准化等，以确保输入数据在同一尺度上。 2. 权重初始化：合适的权重初始化可以加速训练过程，防止梯度消失或爆炸。 3. 激活函数：选择适当的激活函数，如ReLU、Leaky ReLU等，以引入非线性。 4. 正则化：通过L1、L2正则化或Dropout等方法防止过拟合。 5. 学习率调整：初始学习率的选择和动态调整策略对训练效果至关重要。 6. 优化器：选择合适的优化算法，如SGD、Adam等，以改善收敛速度和性能。 总结而言，全连接神经网络是深度学习中广泛使用的模型，适用于多种任务，包括多分类问题。上述代码示例展示了如何从Excel文件中提取数据并进行预处理，以及如何划分数据集，这些步骤都是构建和训练全连接神经网络不可或缺的一部分。