Python深度學習必備：如何使用tf.nn.softmax實現多分類問題

一、什麼是tf.nn.softmax

在開始講如何使用tf.nn.softmax實現多分類問題之前，我們首先需要了解「softmax」是什麼。

在深度學習中，我們通常會使用softmax函數來進行多分類問題的分類。softmax函數是一種激活函數，能夠將一個K維的任意實數向量「壓縮」到另一個K維的實數向量中，使得每個元素的取值範圍都在0~1之間，並且所有元素的和為1，因此可以將這個向量解釋為概率分布。

在TensorFlow中，我們可以使用tf.nn.softmax函數來計算softmax值，它接受一個實數列表作為輸入，並返回一個新的列表，其中每個元素都是輸入列表對應位置的元素的softmax值。

import tensorflow as tf
 
# 定義輸入數據
input_data = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0])
 
# 計算softmax值
softmax_output = tf.nn.softmax(input_data)
 
# 列印輸出結果
with tf.Session() as sess:
    output = sess.run(softmax_output)
    print(output)

二、如何使用tf.nn.softmax實現多分類問題

有了對softmax的了解後，我們現在就可以開始使用它來解決多分類問題了。

假設我們已經有了一個包含N個樣本的訓練集，每個樣本有M個特徵，同時我們需要將這些樣本分為K類。我們可以使用softmax來建立一個K個單元的輸出層，每個單元對應一個類別。我們將輸入樣本傳遞給該輸出層，並對輸出進行softmax運算，即可得到每個樣本屬於每個類別的概率。

下面的代碼是一個使用tf.nn.softmax實現多分類問題的例子。我們使用鳶尾花數據集（Iris）作為示例數據集，這個數據集包含三個類別：山鳶尾（Iris setosa）、變色鳶尾（Iris versicolor）和維吉尼亞鳶尾（Iris virginica）。我們將隨機選擇80%的數據作為訓練集，其餘20%作為測試集。

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# 定義超參數
learning_rate = 0.01
training_epochs = 50
batch_size = 25
 
# 載入數據集
iris = load_iris()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
num_features = len(iris.feature_names)
num_classes = len(iris.target_names)
 
# 創建佔位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_features])
y = tf.placeholder(tf.int32, [None])
 
# 創建變數
W = tf.Variable(tf.zeros([num_features, num_classes]))
b = tf.Variable(tf.zeros([num_classes]))
 
# 定義模型
logits = tf.matmul(x, W) + b
softmax = tf.nn.softmax(logits)
 
# 定義損失函數
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)
 
# 定義優化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)
 
# 定義評估函數
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(softmax, 1), tf.cast(y, tf.int64))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
 
# 創建會話
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
 
    # 訓練模型
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_loss = 0.
        total_batch = int(len(x_train) / batch_size)
        for i in range(total_batch):
            batch_x = x_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            batch_y = y_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            _, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
            avg_loss += l / total_batch
        # 每迭代50次輸出一次結果
        if (epoch+1) % 50 == 0:
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "loss=", "{:.9f}".format(avg_loss))
 
    # 在測試集上評估模型
    acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y: y_test})
    print("Test Accuracy:", acc)

三、如何解決softmax回歸中的過擬合問題

在實際應用中，我們往往會遇到過擬合的問題，這意味著模型在訓練集上表現良好，但在測試集上表現不佳。那麼我們該如何解決這個問題呢？

一種解決過擬合問題的方法是正則化，它可以幫助我們在減少模型複雜度的同時，仍然保持準確性。TensorFlow中提供了一些正則化方法，包括L1正則化、L2正則化以及Dropout。

L1正則化通過對模型的權重矩陣進行懲罰，鼓勵模型使用較少的特徵（更稀疏）。L2正則化通過對模型的權重矩陣進行限制，鼓勵模型使用較多的特徵（整體縮小權重）。Dropout是一種丟棄神經元的方法，可以使訓練出來的模型更加魯棒。

import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# 定義超參數
learning_rate = 0.01
training_epochs = 50
batch_size = 25
display_step = 1
 
# 載入數據集
iris = load_iris()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
num_features = len(iris.feature_names)
num_classes = len(iris.target_names)
 
# 創建佔位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_features])
y = tf.placeholder(tf.int32, [None])
 
# 創建變數，添加正則化項
W = tf.Variable(tf.zeros([num_features, num_classes]), name="weights")
b = tf.Variable(tf.zeros([num_classes]), name="biases")
L2_lambda = 0.01
tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES, tf.contrib.layers.l2_regularizer(L2_lambda)(W))
 
# 定義模型
logits = tf.matmul(x, W) + b
softmax = tf.nn.softmax(logits)
 
# 定義損失函數，加上正則化項
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=logits)
loss = tf.reduce_mean(cross_entropy) + tf.add_n(tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES))
 
# 定義優化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)
 
# 定義評估函數
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(softmax, 1), tf.cast(y, tf.int64))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
 
# 創建會話
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
 
    # 訓練模型
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_loss = 0.
        total_batch = int(len(x_train) / batch_size)
        for i in range(total_batch):
            batch_x = x_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            batch_y = y_train[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
            _, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
            avg_loss += l / total_batch
        # 每迭代1次輸出一次結果
        if (epoch+1) % display_step == 0:
            acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y: y_test})
            print("Epoch:", '%04d' % (epoch+1), "loss=", "{:.9f}".format(avg_loss), "accuracy=", "{:.4f}".format(acc))
 
    # 在測試集上評估模型
    acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y: y_test})
    print("Test Accuracy:", acc)