20180108
MLP（多层感知器）是最简单的神经网络，MNIST是一个经典的数据集，包括6万条训练数据和1万条测试数据，用于识别手写数字0到9，网址在：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
我们本节的目的就是使用CNTK C# MLP实现MNIST数据训练和识别，例子与上一节相同，就是CNTK的Example目录中的CsharpTrain程序。
1、准备训练文件和测试文件
准备过程很简单，找到Example目录中的Mnist目录，我的是C:\cntk23\Examples\Image\DataSets\MNIST，其下有install_mnist.py文件，命令行运行它就行了，
python install_mnist.py
如果出现如下错误，别忘了上一节的提醒，要先运行Scripts目录下的cntkpy35.bat程序设置python的cntk环境变量
Traceback (most recent call last): File "install_mnist.py", line 3, inimport mnist_utils as ut File "C:\cntk23\Examples\Image\DataSets\MNIST\mnist_utils.py", line 11, in import numpy as np
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'
运行后会生成两个新文件：Train-28x28_cntk_text.txt和Test-28x28_cntk_text.txt，一个是训练文件，一个是测试文件，内容格式都一样，如下：
|labels 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 |features 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 84 185 159
。。。。。。
151 60 36 0 0 0 0 0 0 222 254 254 254 254 241 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
|labels 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 |features 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
。。。。。。
对数据文件不熟悉的，和对CNTK神经网络不熟悉的，可以先看看这篇文章，写的非常好很适合入门
2、CNTK C#神经网络创建
如果不知道CsharpTrain这个项目的，参见上一节，本节是对该项目中有关MLP的部分进行分析。
对于例子使用来说，其他的都不重要，直接照抄现成的就行，下面分析神经网络建立部分以及一些重要参数
1）创建神经网络
如下创建一个单隐层的MLP网络，第一行的意思就是说，以输入层网络函数（scaledInput）为上一层，建立包括本层（100个节点，使用Sigmoid激活函数）在内的一个新的网络函数（dense1 ），命名为空（""），device表示是使用CPU还是GPU，也就是说，dense1这个新的网络包括旧的网络（只包含输入层）和本层网络（隐藏层）。
第二行的意思就是建立一个新的网络，包括dense1和本层（输出层）。
两行加起来就是建立一个包括输入层、单隐层、输出层共三层的一个MLP网络。
Function dense1 = TestHelper.Dense(scaledInput, 100, device, Activation.Sigmoid, "");
Function classifierOutput = TestHelper.Dense(dense1, numClasses, device, Activation.None, classifierName);
如下创建一个双隐层的网络，第一个隐层包括100个节点，第二个隐层包括66个节点。
Function dense1 = TestHelper.Dense(scaledInput, 100, device, Activation.Sigmoid, "");
Function dense2 = TestHelper.Dense(dense1, 66, device, Activation.ReLU, "");
Function classifierOutput = TestHelper.Dense(dense2, numClasses, device, Activation.None, classifierName);
对上面两段进行对比就很容易明白是怎么回事了。
2）影响MLP模型识别率的重要参数
a、隐层层数
b、隐层节点数
c、激活函数
d、分组大小（minibatchSize）
单个样本之间差别较大，而两组平均之间差别就小，所以使用分组对模型参数改变就会小。用于随机梯度下降（SGD）的loss评估中。
e、重复训练次数（epochs）
f、学习率（learningRatePerSample）
3、实验及结论
实验1
单隐层（200节点）、激活Sigmoid、epochs=5、minibatchsize=64、learningRatePerSample=0.003125、正确率为94.19%
实验2
单隐层（100节点）、激活ReLu、epochs=20、minibatchsize=128、learningRatePerSample=0.003125、正确率为97.33%
还进行了其他许多单项测试，结论如下，对于MLP网络：
1）增加循环次数会提高正确率，例如5次改为10次会增加1个多点（以下均指百分点）
2）增加隐层节点不会提高正确率，例如100改为200
3）增加隐层层数不会提高正确率，实验了一层、两层、三层
4）增加minibatchsize，会提高正确率，例如32改为64会提高0.3个点
5）激活函数和学习率
ReLu对学习率很敏感，例如learningRatePerSample=0.003时很好，learningRatePerSample=0.03时很差，正确率会下降几十个点；
Sigmoid对学习率不太敏感，0.03和0.003时只相差一两个点。
下节我们用CNN训练MNIST，看看有何不同。
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