这篇文章主要介绍了java如何实现卷积神经网络CupCnn，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

创新互联公司是一家以重庆网站建设公司、网页设计、品牌设计、软件运维、seo优化、小程序App开发等移动开发为一体互联网公司。已累计为成都发电机维修等众行业中小客户提供优质的互联网建站和软件开发服务。

什么是CupCnn

CupCnn是个用java写的卷积神经网络，我在工作之余，为了加深对卷积神经网络的认识，实现了它。它足够简洁，表现也不错，非常适合初学者参考使用。

设计的思路

我希望它是以足够简单的神经网络，这样有利于初学者学习。所以我没有实现那些并发加速的东西，这保证的代码的简介性。设计的时候，我将卷积神经网络分为四个模块：Network（layer blob loss active），这点可以从包名中看出来。layer,loss,active都有一个基类，整个神经网络的编程都是面向基类的。Network是综合这四个模块，统筹和调度资源的中心，每个layer都会有一个Network的实例，这样可以轻松的通过Network获得各种数据，比如获取每一层的输出，diff等。
设计框图如下：

参数的保存对于java而言就非常简单了，实现Serializable接口就可以快速实现参数的序列化和反序列化。CupCnn只对data目录下的Blob和BlobParams两个实现了Serializable接口，所有的参数都由这两个实现。

目前的表现

全连接神经网络

目前，在mnist数据集上，全连接神经网络（全连接（100）+全连接（30）+全连接（10）+softmax），训练30个epoes,准确率为96.76

卷积神经网络

卷积神经网络（6个特征）+大值池化+卷积（6个特征）+全连接（512）+全连接（30）+全连接（10）+softmax）,在学习速率为0.2的情况下，训练30个epoes,准确率为97.79.我相信经过进一步参数调优，在充分训练的情况下，准确率能达到更高。

卷积神经网络训练快照如下：

begin train
epoe: 0 lossValue: 2.3019369891560455   lr: 0.2  accuracy is 0.13
epoe: 0 lossValue: 2.0722489482105195   lr: 0.2  accuracy is 0.44
epoe: 0 lossValue: 1.2423286194012682   lr: 0.2  accuracy is 0.72
epoe: 0 lossValue: 0.7860529560675255   lr: 0.2  accuracy is 0.79
epoe: 0 lossValue: 0.6272194196176664   lr: 0.2  accuracy is 0.87
epoe: 0 lossValue: 0.5240051326725808   lr: 0.2  accuracy is 0.84
epoe: 0 lossValue: 0.27637563581928026   lr: 0.2  accuracy is 0.95
epoe: 0 lossValue: 0.35585388987055083   lr: 0.2  accuracy is 0.92
epoe: 0 lossValue: 0.441971528417802   lr: 0.2  accuracy is 0.92
epoe: 0 lossValue: 0.25637710325999674   lr: 0.2  accuracy is 0.95
epoe: 0 lossValue: 0.39872273532502   lr: 0.2  accuracy is 0.9
epoe: 1 lossValue: 0.264085484522027   lr: 0.16000000000000003  accuracy is 0.91
epoe: 1 lossValue: 0.22754066024803088   lr: 0.16000000000000003  accuracy is 0.96
epoe: 1 lossValue: 0.30256420975577103   lr: 0.16000000000000003  accuracy is 0.96
epoe: 1 lossValue: 0.18149648622985948   lr: 0.16000000000000003  accuracy is 0.99
epoe: 1 lossValue: 0.177239938748327   lr: 0.16000000000000003  accuracy is 0.96
epoe: 1 lossValue: 0.15041993009777443   lr: 0.16000000000000003  accuracy is 0.98
epoe: 1 lossValue: 0.10759545752665524   lr: 0.16000000000000003  accuracy is 1.0

CupCnn的使用

目前，CupCnn实现了mnist数据集上的测试，在src/test下，MnistTest是main函数的入口，具体的神经网络的搭建在MnistNetwork类中。在MnistNetwork类中，buildConvNetwork和buildFcNetwork分别实现
了搭建卷积神经网络和搭建全连接神经网络。得益于java良好的跨平台属性，你下载完CupCnn的源码后，使用eclipse打开该项目，然后直接运行，应该就能开始在mnist数据集上训练和测试了。

构建神经网络

  public void buildNetwork(){
    //首先构建神经网络对象，并设置参数
    network = new Network();
    network.setBatch(100);
    network.setLoss(new LogLikeHoodLoss());
    //network.setLoss(new CrossEntropyLoss());
    optimizer = new SGDOptimizer(0.2);
    network.setOptimizer(optimizer);

    //buildFcNetwork();
    buildConvNetwork();

    network.prepare();
  }

setBatch（）函数设置一个批次里有多少张图片。

setLoss（）设置要是用的损失函数。CupCnn实现了交叉熵损失函数和对数似然损失函数。

setOptimizer（）设置要是用的优化器。CupCnn只实现了SGD优化器，如果您实现了更好的优化器，并且愿意提交到CupCnn,那本人深表欢迎。

构建全连接神经网络

  private void buildFcNetwork(){
    //给network添加网络层
    InputLayer layer1 = new InputLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),1,28,28));
    network.addLayer(layer1);
    FullConnectionLayer layer2 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),784,1,1));
    layer2.setActivationFunc(new ReluActivationFunc());
    network.addLayer(layer2);
    FullConnectionLayer layer3 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),100,1,1));
    layer3.setActivationFunc(new ReluActivationFunc());
    network.addLayer(layer3);
    FullConnectionLayer layer4 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),30,1,1));
    layer4.setActivationFunc(new SigmodActivationFunc());
    network.addLayer(layer4);
    FullConnectionLayer layer5 = new FullConnectionLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),10,1,1));
    layer5.setActivationFunc(new ReluActivationFunc());
    network.addLayer(layer5);
    SoftMaxLayer sflayer = new SoftMaxLayer(network,new BlobParams(network.getBatch(),10,1,1));
    network.addLayer(sflayer);
  }

正如上面代码展示的一样，每一个Layer都需要一个network,它是Network的实例，Network是全局的管理者和资源的调度者，有了Network的引用，我们可以轻易的获得到每一层的输出的数据，输出的误差等。此外，每一层都需要一个指定当前层输出数据块大小的参数，该参数告诉某一层你需要输出多少数据。比如神经网络的最后一层是SoftMaxLayer ，它需要输出到底是哪个数字，这个数字用长度为10的向量表示，比如数字7，那么SoftMaxLayer 应该输出第8个元素的值为1，其他元素的值为0。卷积层和池化层需要更多的参数，因为他们都有一个kernel,对卷积层而言，它叫卷积核，卷积层的实现每此每个方向的stride也就是步长都是1，这点还有改进的余地。对于池化层，你出来需要传入池化核的参数外，还需要传入水平方向和垂直方向的步长，这是必须的。

训练和测试

搭建好神经网络后，你需要调用network.prepare()方法，该方法会根据每一层的数据参数创建输出数据块和误差数据块。因此该方法的调用是必须的。

  public void train(List imgList,int epoes){
    System.out.println("begin train");
    int batch = network.getBatch();
    double loclaLr = optimizer.getLr();
    for(int e=0;e inputAndLabel = buildBlobByImageList(imgList,i,batch,1,28,28);
        double lossValue = network.train(inputAndLabel.get(0), inputAndLabel.get(1));

        if(i>batch && i/batch%50==0){
          System.out.print("epoe: "+e+" lossValue: "+lossValue+" "+" lr: "+optimizer.getLr()+" ");
          testInner(inputAndLabel.get(0), inputAndLabel.get(1));
        }
      }

      if(loclaLr>0.001){
        loclaLr*=0.8;
        optimizer.setLr(loclaLr);
      }
    }
  }

  public void test(List imgList){
    System.out.println("begin test");
    int batch = network.getBatch();
    int correctCount = 0;
    int i = 0;
    for(i=0;i inputAndLabel = buildBlobByImageList(imgList,i,batch,1,28,28);
      Blob output = network.predict(inputAndLabel.get(0));
      int[] calOutLabels = getBatchOutputLabel(output.getData());
      int[] realLabels = getBatchOutputLabel(inputAndLabel.get(1).getData());
      for(int kk=0;kk
 如上，调用Network的 train即可训练，调用Network的predict方法即可测试。
参数的保存和加载
  public void saveModel(String name){
    network.saveModel(name);
  }

  public void loadModel(String name){
    network = new Network();
    network.loadModel(name);
    network.prepare();
  }
调用Network的saveModel和loadModel可分别实现参数的保存和加载，你只需要传入一个文件名即可。当我们通过保存的参数创建神经网络的时候，我们需要先new 一个Network，然后调用这个network的loadModel加载已保存的参数，然后不要忘记调用prepare方法创建每一层的输出数据块和误差数据块。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“java如何实现卷积神经网络CupCnn”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
                

                文章名称：java如何实现卷积神经网络CupCnn-创新互联                

                链接地址：http://pwwzsj.com/article/dgeoce.html