图像分类技术是机器视觉领域的一个重要分支，它涉及到通过分析图像数据来识别和分类图像中的对象。这项技术在医疗诊断、交通监控、智能手机面部识别等多个领域都有广泛的应用。本文将探讨如何通过构建神经网络模型来对鸢尾花数据集进行分类，并讨论如何通过调整超参数来提高模型的准确性。
超参数调优是机器学习中的一个重要环节，它涉及到调整模型的参数，如学习率、批次大小、迭代次数等，以达到最佳的学习效果。通过找到一组理想的超参数值，可以最大化模型的性能，减少预测错误。本文将通过实验来展示不同超参数设置对模型性能的影响。
鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含三个类别：Setosa、Versicolor和Virginia。数据集有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这个数据集可以从提供的链接下载。
以下是实现图像分类模型的代码步骤，包括导入库、加载数据集、数据预处理等。
在代码执行过程中，需要导入多个库，例如用于数学运算的math库，用于加载和预处理数据集的pandas库等。
import math
import random
import numpy as np
from math import exp
import pandas
from them.autonotebook import tqdm
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib as mlt
import seaborn
from random import seed
from random import random
使用Pandas库加载下载的CSV文件。
import pandas as pd
import sklearn
df = pd.read_csv("iris.csv")
print(df.head())
删除不需要的Id列，使用标签编码器将分类数据转换为数值数据，最后使用sklearn的train_test_split方法将数据集分为训练集和测试集。
df = df.drop('Id',axis=1)
epc, iter, arg1, ret, var2 = 0, 1, 1e-2, 1e-3, 1e-5
n_epoch1, n_epoch2, n_epoch3 = 15, 20, 25
If = df.drop(['Species'], axis=1)
Df = df['Species']
Df = sklearn.preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(Df)
import sklearn
tests_size = 0.20
trains_size = 0.80
var = True
x_train, x_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(If, Df, test_size = tests_size, shuffle = var)
value_train = x_train.values
value_test = x_test.values
x_train = value_train
x_test = value_test
损失函数用于评估机器学习算法对特征数据集的预测效果。SGD方法扩展了梯度下降算法，解决了GD算法的内存问题。学习率是神经网络训练中的一个超参数，其值通常在0.0到1.0之间。
将学习率从0.001变化到0.002再到0.003，并观察变化。
lr_value = [1e-3, 1e-2, 1e-1]
model = Training_Model()
channel, tere = 3, 0
activation1, activation2 = 'tanh', 'sigmoid'
s1 = Add_layers(channel, activation=activation1)
s2 = Add_layers(channel, activation=activation2)
model.joinl(s1)
model.joinl(s2)
config.lr = lr_value[tere]
p1,p2,p3, p4 = loss,train_loader, test_loader, optimizer
model.configr(config, loss_function = p1, optimizer= p4, train_loader = p2,test_loader = p3)
history = model.fit()
plot(history)
将改变模型中的层数，并观察损失和准确率曲线的变化。
model = Training_Model()
channel, fg =3,0.001
activation1, activation2 = 'sigmoid', 'sigmoid'
s1 = Add_layers(channel, activation=activation1)
s2 = Add_layers(channel, activation=activation2)
model.joinl(s1)
model.joinl(s2)
config.LR = fg
p1,p2,p3, p4 = loss,train_loader, test_loader, optimizer
model.configr(config, loss_function = p1, optimizer= p4, train_loader = p2,test_loader = p3)
history = model.fit()
model_summary(model)
plot(history)
激活函数帮助人工神经网络学习数据中的复杂模式。将首先将激活函数更改为Relu，然后更改为Tanh，并比较两者的准确率和损失曲线。
model = Training_Model()
channel, temp1 = 3, 0.001
activation1, activation2 = 'relu', 'sigmoid'
s1 = Add_layers(channel, activation=activation1)
s2 = Add_layers(channel, activation=activation2)
model.joinl(s1)
model.joinl(s2)
config.LR = temp
p1,p2,p3, p4 = loss,train_loader, test_loader, optimizer
model.configr(config, loss_function = p1, optimizer= p4, train_loader = p2,test_loader = p3)
history = model.fit()
model_summary(model)
plot(history)
迭代次数指的是机器学习算法对训练数据集的遍历次数。将首先将迭代次数设为5，然后设为12，并观察损失和准确率曲线的变化。
model = Training_Model()
channel, temp, temp1 =3, 0.001, 5
temp1 +=5
activation1, activation2 = 'tanh', 'sigmoid'
s1 = Add_layers(channel, activation=activation1)
s2 = Add_layers(channel, activation=activation2)
model.joinl(s1)
model.joinl(s2)
config.LR, config.epochs = temp, temp1
p1,p2,p3, p4 = loss,train_loader, test_loader, optimizer
model.configr(config, loss_function = p1, optimizer= p4, train_loader = p2,test_loader = p3)
history = model.fit()
model_summary(model)
plot(history)
通过上述实验，可以得出结论，权重初始化方法对模型的准确率有显著影响。错误的权重初始化会导致梯度消失和过拟合问题，从而影响模型的优化和收敛速度。此外，与其他超参数调优方法相比，Tanh和Sigmoid函数的组合是超参数的一个良好选择，因为它有助于获得更高的准确率。损失和准确率曲线的图表显示，随着损失曲线的下降，准确率有所提高。