Deep MNIST for Experts (전문가를위한 딥 MNIST)

TensorFlow는 대규모 수치 계산을 수행하는 강력한 라이브러리입니다. 탁월한 과제 중 하나는 심 신경 네트워크를 구현하고 교육하는 것입니다. 이 튜토리얼에서 우리는 TensorFlow 모델의 기본 빌딩 블록을 배우면서 깊은 컨볼 루션 MNIST 분류자를 생성합니다.

이 소개는 신경망과 MNIST 데이터 세트에 익숙하다고 가정합니다. 그들과 배경이 없다면, 초보자를위한 소개를 확인하십시오. 시작하기 전에 반드시 TensorFlow를 설치하십시오.

About this tutorial

이 튜토리얼의 첫 번째 부분에서는 Tensorflow 모델의 기본 구현 인  mnist_softmax.py코드에서 어떤 일이 일어나는지 설명합니다. 두 번째 부분에서는 정확성을 높이는 몇 가지 방법을 보여줍니다.

이 튜토리얼의 각 코드 스 니펫을 복사하여 Python 환경에 붙여 넣거나, 완전히 구현 된 깊은 네트를 mnist_deep.py 에서 다운로드 할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서 우리가 달성 할 수있는 것 :

-이미지의 모든 픽셀을 관찰하여 MNIST 숫자를 인식하는 모델 인 softmax 회귀 함수를 만듭니다.

-Tensorflow를 사용하여 수천 가지 사례를 "조사"하여 숫자를 인식하도록 모델을 교육합니다 (첫 번째 Tensorflow 세션을 실행하여 수행)

-테스트 데이터로 모델의 정확성을 확인하십시오.

-결과를 향상시키기 위해 다중 컨볼 루션 신경망을 구축, 훈련 및 테스트합니다.

Setup

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

sess.run(tf.global_variables_initializer())

y = tf.matmul(x,W) + b

cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

for _ in range(1000):
  batch = mnist.train.next_batch(100)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

print(accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

Build a Multilayer Convolutional Network

멀티 레이어 컨볼 루션 네트워크 구축

MNIST에서 92 % 정확도를 얻는 것은 좋지 않습니다. 그것은 거의 당황스럽게도 나빴습니다. 이 섹션에서는 아주 단순한 모델에서 중간 정도의 복잡한 것, 즉 작은 콘볼 루션 신경 네트워크로 점프 할 것입니다. 이것은 우리에게 99.2 %의 정확성을 줄 것입니다. 예술 수준은 아니지만 존경 할 만합니다.

무게 초기화

이 모델을 만들려면 많은 가중치와 편향을 만들어야합니다. 일반적으로 대칭 분리를 위해 소량의 잡음을 사용하여 가중치를 초기화하고 0 기울기를 방지해야합니다. 우리가 ReLU(ReLU) 뉴런을 사용하고 있기 때문에, "죽은 뉴런"을 피하기 위해 약간 긍정적 인 초기 바이어스로 초기화하는 것이 좋습니다. 모델을 빌드하는 동안이 작업을 반복적으로 수행하는 대신, 우리를 위해이 작업을 수행하는 두 가지 편리한 기능을 만들어 보겠습니다.

+여기서 ReLU가 나오는데 CNN 및 점점 들어갈 수록 많이 사용되는 용어입니다.

def weight_variable(shape):
  initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
  return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
  initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
  return tf.Variable(initial)

회선 및 풀링

TensorFlow는 또한 컨볼 루션 및 풀링 작업에 많은 유연성을 제공합니다. 경계를 어떻게 처리할까요? 우리의 보폭은 무엇입니까? 이 예에서는 항상 바닐라 버전을 선택합니다. 우리의 컨볼 루션은 1의 보폭을 사용하며 출력이 입력과 동일한 크기가되도록 0으로 채워집니다. 우리의 풀링은 2x2 블록을 넘어서 평범한 오래된 최대 풀링입니다. 코드를보다 깨끗하게 유지하려면 이러한 연산을 함수로 추상화합시다.

def conv2d(x, W):
  return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

def max_pool_2x2(x):
  return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                        strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

첫 번째 콘볼 루션 레이어

이제 첫 번째 레이어를 구현할 수 있습니다. 컨볼 루션 (convolution)과 최대 풀링 (max pooling)으로 구성됩니다. 컨볼 루션은 각 5x5 패치에 대해 32 개의 기능을 계산합니다. 그것의 체중 텐서는 [5, 5, 1, 32]의 모양을 가질 것입니다. 처음 두 차원은 패치 크기이고, 다음은 입력 채널 수이고, 마지막은 출력 채널 수입니다. 각 출력 채널에 대한 구성 요소가있는 바이어스 벡터도 갖게됩니다.

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])

레이어를 적용하기 위해 먼저 x와 4d 텐서의 형태를 바꾸고 두 번째 및 세 번째 차원은 이미지 너비와 높이에 해당하고 최종 차원은 색상 채널 수에 해당합니다.

x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

우리는 x_image와 체중 텐서를 곱하고, 바이어스를 추가하고, ReLU 함수를 적용하고, 마지막으로 최대 풀을 적용합니다. max_pool_2x2 메소드는 이미지 크기를 14x14로 줄입니다.

h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

두 번째 컨벌루션 레이어

깊은 네트워크를 구축하기 위해이 유형의 여러 레이어를 쌓습니다. 두 번째 레이어에는 각 5x5 패치에 대해 64 개의 기능이 있습니다.

W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])

h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

조밀하게 연결된 레이어

이미지 크기가 7x7로 축소되었으므로 전체 이미지에서 처리 할 수 ​​있도록 1024 개의 뉴런이있는 완전히 연결된 레이어를 추가합니다. 우리는 풀링 레이어에서 텐서를 벡터 묶음으로 변형하고, 가중치 행렬을 곱하고, 바이어스를 추가하고, ReLU를 적용합니다.

W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])

h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

DropOut

초과 맞춤을 줄이기 위해 판독 레이어 앞에 드롭 아웃을 적용합니다. 우리는 드롭 아웃 중에 뉴런의 출력이 유지 될 확률에 대한 자리 표시자를 만듭니다. 이것은 우리가 훈련 중에 dropout을 켜고 시험하는 동안 turn off 할 수있게 해줍니다. TensorFlow의 tf.nn.dropout op는 마스킹 외에도 스케일링 뉴런 출력을 자동으로 처리하므로 드롭 아웃은 추가 스케일링 없이도 작동합니다 .

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

판독 레이어

마지막으로 위의 한 계층 softmax 회귀와 마찬가지로 계층을 추가합니다.

W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])

y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2

차이점은 다음과 같습니다.

-가파른 그라데이션 하강 옵티 마이저를보다 정교한 ADAM 옵티 마이저로 대체 할 것입니다.

-feed_dict에 추가 매개 변수 keep_prob를 포함시켜 드롭 아웃 속도를 제어합니다.

-우리는 교육 과정에서 매 100 번째 반복에 로깅을 추가 할 것입니다.

또한 tf.InteractiveSession보다는 tf.Session을 사용할 것입니다. 이렇게하면 그래프를 만드는 과정 (모델 선택)과 그래프를 평가하는 과정 (모델 피팅)이 더 잘 분리됩니다. 일반적으로 더 깨끗한 코드를 만듭니다. tf.Session은 with 블록 내에서 만들어 지므로 블록이 종료되면 자동으로 삭제됩니다.

이 코드를 자유롭게 실행하십시오. 2 만 건의 교육 반복 작업을 수행하며 프로세서에 따라 다소 시간이 걸릴 수 있습니다 (최대 30 분 소요).

cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())
  for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i % 100 == 0:
      train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
          x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
      print('step %d, training accuracy %g' % (i, train_accuracy))
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

  print('test accuracy %g' % accuracy.eval(feed_dict={
      x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

이 코드를 실행 한 후 최종 테스트 세트 정확도는 약 99.2 % 여야합니다.

우리는 TensorFlow를 사용하여 매우 정교한 심층 학습 모델을 빠르고 쉽게 작성, 교육 및 평가하는 방법을 배웠습니다.

1 :이 작은 컨볼 루션 네트워크의 경우 성능은 실제로 드롭 아웃 유무와 거의 동일합니다. 드롭 아웃은 종종 과잉을 줄이는 데 효과적이지만 매우 큰 신경 네트워크를 학습 할 때 가장 유용합니다.

+ Relu와 Dropout을 활용하여 심층 신경망을 연결하는 방법 및 히든레이어를 활용하여 서로 연결된 네트워크망을  구성하는 방법을 간단하게 나왔습니다. 추후의 CNN 을 참고하게 된다면 더 많은 레이어 구성 및 복잡하지만 단순하게 구성하는 방법의 튜토리얼이 나옵니다.

출처 : https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros