本人使用的資料集是cifar-10。這是乙個經典的資料集，許多**也都是在這個資料集上進行訓練。
使用的卷積神經網路是根據alex描述的cuda-convnet模型修改得來。在這個神經網路中，我使用了一些新的技巧：
（1）對weights進行了l2的正則化
（2）將影象進行翻轉、隨機剪下等資料增強，製造了更多的樣本
（3）在每個卷積-最大化池層後面使用了lrn層，增強了模型的泛化能力
git clone
cd models/tutorials/image/cifar10
2、用cifar10_input產生資料集
3、資料輸入、第一卷積層、第二卷積層、第一全連線層、第二全連線層、輸出層等
4、計算loss
5、訓練（用adam優化器減少loss）
6、評價模型在測試集上的準確度
7、最後計算評價結果並列印
最終，在cifar-10資料集上可以達到大致73%的準確率，增加max_step可以增加準確率。l2正則和lrn層的使用對模型準確率有提公升作用。
資料增強在我們的訓練中作用很大，他可以給單幅圖增加多個副本，提高的利用率，防止對某一張過擬合。使用資料增強後準確率大概上公升11%。
卷積層後一般跟乙個池化層，卷積池化的組合目前已經是影象識別的標準元件。卷積網路後面的幾個全連線層的作用是輸出分類結果，前面的卷積層主要是做特徵提取，直到最後的全連線層才開始對特徵進行組合匹配，並進行分類。
#建立輸入資料
image_holder = tf.placeholder(tf.float32,
[batch_size,24,
24,3]
)label_holder = tf.placeholder(tf.int32,
[batch_size]
)#建立第乙個卷積層
weight1 = variable_with_weight_loss(shape=[5
,5,3
,64], stddev=5e-
2, w1 =
0.0)
kernel1 = tf.nn.conv2d(image_holder,weight1,[1
,1,1
,1],padding=
'same'
)bias1 = tf.variable(tf.constant(
0.0, shape=[64
]))conv1 = tf.nn.bias_add(kernel1, bias1)
pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1
,3,3
,1],strides=[1
,2,2
,1],padding=
'same'
)norm1 = tf.nn.lrn(pool1,
4, bias=
1.0, alpha=
0.001
/9.0
, beta=
0.75
)#建立第二個卷積層
weight2 = variable_with_weight_loss(shape=[5
,5,64
,64], stddev=5e-
2, w1 =
0.0)
kernel2 = tf.nn.conv2d(norm1, weight2,[1
,1,1
,1],padding=
'same'
)bias2 = tf.variable(tf.constant(
0.1, shape=[64
]))conv2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(kernel2, bias2)
)norm2 = tf.nn.lrn(conv2,
4, bias=
1.0, alpha=
0.001
/9.0
, beta=
0.75
)pool2 = tf.nn.max_pool(norm2, ksize=[1
,3,3
,1], strides=[1
,2,2
,1], padding=
'same'
)#全連線層
reshape = tf.reshape(pool2,
[batch_size,-1
])dim = reshape.get_shape()[
1].value
weight3 = variable_with_weight_loss(shape=
[dim,
384]
, stddev=
0.04
, w1=
0.004
)bias3 = tf.variable(tf.constant(
0.1, shape=
[384])
)local3 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weight3)
+ bias3)
#全連線層，跟前一層很像，但是隱含節點數少一半
weight4 = variable_with_weight_loss(shape=
[384
,192
], stddev=
0.04
, w1=
0.004
)bias4 = tf.variable(tf.constant(
0.1, shape=
[192])
)local4 = tf.nn.relu(tf.matmul(local3, weight4)
+ bias4)
#最後一層，先建立weight
weight5 = variable_with_weight_loss(shape=
[192,10
], stddev=1/
192.0
, w1=
0.0)
bias5 = tf.variable(tf.constant(
0.0, shape=[10
]))logits = tf.add(tf.matmul(local4, weight5)
, bias5)
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