设置

library(keras)

下载并准备 CIFAR10 数据集

CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。数据集分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。这些类是互斥的，它们之间没有重叠。

验证数据

为了验证数据集看起来是否正确，让我们绘制训练集中的前 25 张图像并在每张图像下方显示类别名称。

train %>% 
  map(as.rater, max = 255) %>%

创建卷积基

下面的6行代码使用一种常见的模式定义了卷积基础：Conv2D和MaxPooling2D层的堆叠。

作为输入，CNN接受形状的张量（image\_height, image\_width, color\_channels），忽略了批次大小。如果你是第一次接触这些维度，color\_channels指的是（R,G,B）。在这个例子中，你将配置我们的CNN来处理形状为（32，32，3）的输入，这是CIFAR图像的格式。你可以通过将参数input_shape传递给我们的第一层来做到这一点。

kers\_moe\_etl %>% 
  laer\_c\_2d(fles = 32, ene_sz = c(3,3), acan = "relu", 
  lye\_apoi\_2d(posize = c(2,2)) %>% 
  lae\_cv\_2d(filrs = 64, relze = c(3,3), ctitio = "reu")

到目前为止，让我们展示一下我们模型的架构。

summary(model)

在上面，你可以看到每个Conv2D和MaxPooling2D层的输出是一个三维形状的张量（高度、宽度、通道）。当你深入到网络中时，宽度和高度维度往往会缩小。每个Conv2D层的输出通道的数量由第一个参数控制（例如32或64）。通常情况下，随着宽度和高度的缩小，你可以承受（计算上）在每个Conv2D层中增加更多的输出通道。

在顶部添加密集层

为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。首先，您将 3D 输出展平（或展开）为 1D，然后在顶部添加一个或多个 Dense 层。CIFAR 有 10 个输出类，因此您使用具有 10 个输出和 softmax 激活的最终 Dense 层。

model %>% 
  leree(unis = 64, aciaion = "relu") %>% 
  ayedese(unis = 10, acivin = "sftax")

这是我们模型的完整架构。

注意 Keras 模型是可变对象，您不需要在上面的 chubnk 中重新分配模型。

summary(modl)

如您所见，我们的 (3, 3, 64) 输出在经过两个 Dense 层之前被展平为形状为 (576) 的向量。

编译和训练模型

moel %>% comle(
  optier = "adam",
  lss = "specatialosnopy",
  mecs = "accray"
)

评估模型

plot(hsy)

 

ealte(oel, x,y, erbe = 0)

我们简单的 CNN 已经实现了超过 70% 的测试准确率。