#概要（TL;DR）
tensorflow2系でCIFAR-10の分類テストをしてみた。（個人的な覚書程度）
前回に続いて、今回は簡単なネットワークで学習をさせてみる。
下記の作業はすべて、Google Colabで実施しています。★GPUも使ってます。（ランタイム-> ランタイムのタイプを変更 -> ハードウェアアクセラレータでGPUを選択）
#TensowFlowで学習
CIFAR-10のデータを取得
学習データと評価データを取得する
from tensorflow.python.keras.datasets import cifar10
(x_train,y_train),(x_test,y_test) = cifar10.load_data()
学習データの整形
入力データが、画像データなのでRGBの255,255,255で値が保存されているので、0から1の間の値に変更します。
x_train,x_test = x_train/255.0,x_test/255.0
出力データ側は0から9の値になっているので、1-hotベクトル化する。
from keras.utils import to_categorical
#第2引数の10は、今回のCIFAR10は10分類するため。
y_train,y_test = to_categorical(y_train,10),to_categorical(y_test,10)
1-Hotベクトル
| y_train | → | 0(airplane) | 1(automobile) | 2(bird) | 3(cat) | 4(deer) | 5(dog) | 6(frog) | 7(horse) | 8(ship) | 9(truck) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3 | → | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 5 | → | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | → | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
CNN(Convolutional neural network)モデルを作成する
畳み込みニューラルネットワークを構築する。
model = Sequential([
Conv2D(filters=32,input_shape=(32,32,3),kernel_size=(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu'),
Conv2D(filters=32,kernel_size=(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu'),
MaxPool2D(pool_size=(2,2)),
Dropout(0.25),
Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu'),
Conv2D(filters=64,kernel_size=(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu'),
MaxPool2D(pool_size=(2,2)),
Dropout(0.25),
# Dense層に渡すために、多次元配列を2次元配列に変換する
Flatten(),
# 全結合層を追加する
Dense(512,activation='relu'),
Dropout(0.5),
# 出力層は10種類、softmax関数を設定することで、確率が最も高いもののみが発火するようにする
Dense(units=10,activation='softmax')
])
モデルをコンパイルする
この辺は、まだ理解が浅いので、今後勉強が必要。
損失関数は「categorical_crossentropy」にしました。Nクラスに分類する場合は、categorical_crossentropyを使うのがベターとのことです。この関数を使う為に、出力データは1-Hotベクトル化する。
最適化関数は「adam」にしました。
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
学習する
history = model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.25, epochs=10, batch_size=16, verbose=1)
model.fit()で学習、model.evaluate()で検証、model.predict()でテストデータ確認
学習回数はepochs
出力結果
ここが、自分のMacBook Airですると30分ぐらいかかる・・・・。でもGoogle Colab + GPUなら4分程度で終わります。
Epoch 1/10
2344/2344 [==============================] - 25s 11ms/step - loss: 1.6056 - accuracy: 0.4095 - val_loss: 1.2285 - val_accuracy: 0.5563
Epoch 2/10
2344/2344 [==============================] - 23s 10ms/step - loss: 1.1888 - accuracy: 0.5756 - val_loss: 0.9763 - val_accuracy: 0.6602
Epoch 3/10
2344/2344 [==============================] - 25s 11ms/step - loss: 1.0390 - accuracy: 0.6349 - val_loss: 0.9312 - val_accuracy: 0.6744
Epoch 4/10
2344/2344 [==============================] - 24s 10ms/step - loss: 0.9379 - accuracy: 0.6696 - val_loss: 0.8622 - val_accuracy: 0.6991
Epoch 5/10
2344/2344 [==============================] - 25s 11ms/step - loss: 0.8692 - accuracy: 0.6926 - val_loss: 0.7900 - val_accuracy: 0.7230
Epoch 6/10
2344/2344 [==============================] - 24s 10ms/step - loss: 0.8134 - accuracy: 0.7126 - val_loss: 0.7626 - val_accuracy: 0.7391
Epoch 7/10
2344/2344 [==============================] - 25s 11ms/step - loss: 0.7708 - accuracy: 0.7295 - val_loss: 0.7465 - val_accuracy: 0.7378
Epoch 8/10
2344/2344 [==============================] - 24s 10ms/step - loss: 0.7348 - accuracy: 0.7420 - val_loss: 0.8097 - val_accuracy: 0.7237
Epoch 9/10
2344/2344 [==============================] - 24s 10ms/step - loss: 0.7039 - accuracy: 0.7528 - val_loss: 0.7362 - val_accuracy: 0.7454
Epoch 10/10
2344/2344 [==============================] - 24s 10ms/step - loss: 0.6787 - accuracy: 0.7586 - val_loss: 0.7299 - val_accuracy: 0.7486
loss:損失（学習データ）
accuracy:精度（学習データ）
val_loss:損失（validation（評価）データを用いた場合の）
val_accuracy:精度（validation（評価）データを用いた場合の）
結果の確認
import matplotlib.pyplot as plt
# Plot training & validation accuracy values
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()
# Plot training & validation loss values
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()
評価する
model.evaluate(x_test,y_test)
313/313 [==============================] - 2s 6ms/step - loss: 0.7613 - accuracy: 0.7448
[0.7612716555595398, 0.7447999715805054]
74%ぐらいの精度がでているみたい。
次は、パラメータとかを調整して、この精度を上げてみようと思います。