Keras在mnist上的CNN实践，并且自定义loss函数曲线图

使用keras实现CNN，直接上代码：

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras import backend as Kclass LossHistory(keras.callbacks.Callback):def on_train_begin(self, logs={}):self.losses = {'batch':[], 'epoch':[]}self.accuracy = {'batch':[], 'epoch':[]}self.val_loss = {'batch':[], 'epoch':[]}self.val_acc = {'batch':[], 'epoch':[]}def on_batch_end(self, batch, logs={}):self.losses['batch'].append(logs.get('loss'))self.accuracy['batch'].append(logs.get('acc'))self.val_loss['batch'].append(logs.get('val_loss'))self.val_acc['batch'].append(logs.get('val_acc'))def on_epoch_end(self, batch, logs={}):self.losses['epoch'].append(logs.get('loss'))self.accuracy['epoch'].append(logs.get('acc'))self.val_loss['epoch'].append(logs.get('val_loss'))self.val_acc['epoch'].append(logs.get('val_acc'))def loss_plot(self, loss_type):iters = range(len(self.losses[loss_type]))plt.figure()# accplt.plot(iters, self.accuracy[loss_type], 'r', label='train acc')# lossplt.plot(iters, self.losses[loss_type], 'g', label='train loss')if loss_type == 'epoch':# val_accplt.plot(iters, self.val_acc[loss_type], 'b', label='val acc')# val_lossplt.plot(iters, self.val_loss[loss_type], 'k', label='val loss')plt.grid(True)plt.xlabel(loss_type)plt.ylabel('acc-loss')plt.legend(loc="upper right")plt.show()history = LossHistory()batch_size = 128
nb_classes = 10
nb_epoch = 20
img_rows, img_cols = 28, 28
nb_filters = 32
pool_size = (2,2)
kernel_size = (3,3)
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1)
input_shape = (img_rows, img_cols, 1)X_train = X_train.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')
X_train /= 255
X_test /= 255
print('X_train shape:', X_train.shape)
print(X_train.shape[0], 'train samples')
print(X_test.shape[0], 'test samples')Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)model3 = Sequential()model3.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0] ,kernel_size[1],border_mode='valid',input_shape=input_shape))
model3.add(Activation('relu'))model3.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1]))
model3.add(Activation('relu'))model3.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size))
model3.add(Dropout(0.25))model3.add(Flatten())model3.add(Dense(128))
model3.add(Activation('relu'))
model3.add(Dropout(0.5))model3.add(Dense(nb_classes))
model3.add(Activation('softmax'))model3.summary()model3.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adadelta',metrics=['accuracy'])model3.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, epochs=nb_epoch,verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test),callbacks=[history])score = model3.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])#acc-loss
history.loss_plot('epoch')

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