TF2.keras 实现基于深度可分离卷积网络的图像分类模型

在深度可分离卷积网络里，通常在输入层使用普通的卷积，在输入层之外的地方使用深度可分离卷积。由于 Keras 已经实现了深度可分离卷积，所以直接调用 API：keras.layers.SeparableConv2D 即可。
数据集以及一些其他步骤可以在 TF2.keras 实现基于卷积神经网络的图像分类模型 查看。
模型代码：

model = keras.models.Sequential()
# 卷积层
model.add(keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3,
                             padding='same',
                             activation='selu',
                             input_shape=(28, 28, 1)))
# 深度可分离卷积
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=32, kernel_size=3,
                                       padding='same',
                                       activation='selu'))
# 池化层
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
# 深度可分离卷积
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=64, kernel_size=3,
                                       padding='same',
                                       activation='selu'))
# 深度可分离卷积
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=64, kernel_size=3,
                                       padding='same',
                                       activation='selu'))
# 池化层
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
# 深度可分离卷积
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=128, kernel_size=3,
                                       padding='same',
                                       activation='selu'))
# 深度可分离卷积
model.add(keras.layers.SeparableConv2D(filters=128, kernel_size=3,
                                       padding='same',
                                       activation='selu'))
# 池化层
model.add(keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2))
# 展平
model.add(keras.layers.Flatten())
# 全连接层
model.add(keras.layers.Dense(128, activation='selu'))

model.add(keras.layers.Dense(10, activation="softmax"))

model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy",
             optimizer = "sgd",
             metrics = ["accuracy"])

model.summary()：

比起普通卷积网络，可以发现「深度可分离卷积网络」在参数量上的降低非常巨大。

训练网络模型：

logdir = './separable-selu-callbacks'
if not os.path.exists(logdir):
    os.mkdir(logdir)
output_model_file = os.path.join(logdir,
                                 "fashion_mnist_model.h5")

callbacks = [
    keras.callbacks.TensorBoard(logdir),
    keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file,
                                   save_best_only = True),
    keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-3)
]
history = model.fit(x_train_scaled, y_train, epochs=10,
                    validation_data=(x_valid_scaled, y_valid),
                    callbacks = callbacks)

深度可分离卷积网络以精度损失为代价换取计算量的减少，参数量的减少。使得深度可分离卷积网络可以在手机上运行。
学习曲线：

def plot_learning_curves(history):
    pd.DataFrame(history.history).plot(figsize=(8, 5))
    plt.grid(True)
    plt.gca().set_ylim(0, 2.5)
plot_learning_curves(history)

测试集验证：

model.evaluate(x_test_scaled, y_test)

输出：

10000/10000 [==============================] - 3s 307us/sample - loss: 0.4113 - accuracy: 0.8506
[0.4112651606082916, 0.8506]

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