CNN-SVM 开源项目教程

CNN-SVM 开源项目教程

cnn-svmAn Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Linear Support Vector Machine (SVM) for Image Classification项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn-svm

1. 项目的目录结构及介绍

cnn-svm/
├── data/
│   ├── __init__.py
│   └── mnist.py
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── cnn.py
│   └── svm.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── preprocessing.py
├── config.json
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 包含数据处理相关的脚本，例如 mnist.py 用于处理 MNIST 数据集。
• models/: 包含模型定义的脚本，例如 cnn.py 和 svm.py 分别定义了 CNN 和 SVM 模型。
• utils/: 包含辅助功能的脚本，例如 preprocessing.py 用于数据预处理。
• config.json: 项目的配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型和评估模型。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
import json
from data.mnist import load_mnist
from models.cnn import CNN
from models.svm import SVM
from utils.preprocessing import preprocess_data

def main(config_path):
    # 加载配置文件
    with open(config_path, 'r') as f:
        config = json.load(f)
    
    # 加载数据
    x_train, y_train, x_test, y_test = load_mnist()
    
    # 数据预处理
    x_train, x_test = preprocess_data(x_train, x_test)
    
    # 初始化模型
    cnn = CNN(config['cnn'])
    svm = SVM(config['svm'])
    
    # 训练模型
    cnn.train(x_train, y_train)
    svm.train(cnn.extract_features(x_train), y_train)
    
    # 评估模型
    accuracy = svm.evaluate(cnn.extract_features(x_test), y_test)
    print(f'Test Accuracy: {accuracy}')

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='CNN-SVM Training')
    parser.add_argument('--config', default='config.json', help='path to config file')
    args = parser.parse_args()
    main(args.config)

3. 项目的配置文件介绍

config.json 是项目的配置文件，包含了 CNN 和 SVM 模型的参数配置。以下是一个示例配置文件的内容：

{
    "cnn": {
        "input_shape": [28, 28, 1],
        "filters": [32, 64],
        "kernel_size": [3, 3],
        "pool_size": [2, 2],
        "dense_units": 128,
        "dropout_rate": 0.25,
        "learning_rate": 0.001,
        "epochs": 10,
        "batch_size": 128
    },
    "svm": {
        "C": 1.0,
        "kernel": "rbf",
        "gamma": "scale"
    }
}

• cnn: 包含 CNN 模型的参数配置，如输入形状、卷积核大小、池化大小、全连接层单元数、dropout 率、学习率、训练周期和批次大小。
• svm: 包含 SVM 模型的参数配置，如正则化参数 C、核函数类型和 gamma 参数。

cnn-svmAn Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Linear Support Vector Machine (SVM) for Image Classification项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn-svm