Cloud9でTensorFlowのチュートリアルで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をやってみた~手書き画像の分類~

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はじめに

Cloud9でTensorFlowのチュートリアル(初心者のためのMNIST)をやってみた~手書き画像の分類~で、簡単な機械学習を実装してみました。
次はTensorFlowの「Deep MNIST for Experts」をやってみました。専門家向けと書いてあるだけあって、色々な手法が使われていますが、コードを書いていくと理解しやすいです。
ここでは画像を分類する時に実績のある畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装していきます。

環境

環境は前回と同じです。
Cloud9
Python 2.7.6
Sample Codes : GitHub
環境構築は「クラウド統合開発環境Cloud9でTensorFlowを使う~GetStarted~
TesorFlowの基本的な使い方は「クラウド統合開発環境Cloud9でTensorFlowを使う〜使い方の基本〜
を参照

コード

前回と同じで学習処理のコードと手書きデータの予測コードで2つに分けています。
まずは学習処理のコードを見ていきます。

nist_neural_train.py
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf

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

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

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')

# Download gz files to MNIST_data directory
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# Initializing
sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28*28])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
x_image = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1])

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32], name="W_conv1")
b_conv1 = bias_variable([32], name="b_conv1")
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64], name="W_conv2")
b_conv2 = bias_variable([64], name="b_conv2")
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

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

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

W_fc2 = weight_variable([1024, 10], name="W_fc2")
b_fc2 = bias_variable([10], name="b_fc2")
y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2

# Making model
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y_conv, y_))

# Training
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(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))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
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})

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

# Save train data
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'param/neural.param')

基本的な流れは前回と同じですが、差分を説明していきます。

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

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

パラメータの初期化処理の定義です。前回は実は0で初期化していたのですが、0でない方がよいようです。ReLUという関数を使っているのですが、これは正の値の時には、傾きが1、負の値の時には0という特殊な関数で、その関係で小さな正の値を初期値に持っていた方がよいようです。

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')

畳み込みニューラルネットワークの名前のもととなっている畳み込み(conv2d)とプーリング(max_pool_2x2)です。詳細な処理については下記で説明します。

畳み込み層

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32], name="W_conv1")
b_conv1 = bias_variable([32], name="b_conv1")
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

畳み込み層です。W_conv1の[5, 5, 1, 32]の内、5*5がパッチを表しています。画像の特徴をとらえるための層で、画像の一部(5*5)を取り出して、画像に対してその一部との一致状況を計算します。そうすることで画像の特徴をとらえることができます。
1というのは入力で、入力する1枚の画像データを表しています。
32というのは出力で、32種類のパッチで画像データの特徴をとらえることになります。

h_conv1のreluというのがReLU関数です。負の値だったら0、正の値だったら傾きが1、つまり、入力の値をそのまま使う関数になっています。傾きが1のため傾きが小さすぎたり0になったりして学習できなくなる状況を防いでいます。

h_pool1はプーリング層といって、画像の2*2の4マスの最大値を1マスにして集約してしまう処理です。画像は元々28*28だったので、14*14の4分の1になります。
画像データは少しずれていても違うデータとなってしまうのですが、プーリングで集約することで、ずれを吸収するのだと思います。(間違っていたらすみません)

W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64], name="W_conv2")
b_conv2 = bias_variable([64], name="b_conv2")
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

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

conv2は上記で説明した畳み込み層をもう一度実施しているだけです。
fc1は、前回と同じ計算しているだけです。
ただしh_pool2_flatのところで、多次元配列を1次元に変換して、fc1の計算をできるようにしています。

ドロップアウト

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

ドロップアウトといって、keep_probで設定した確率でデータを一部使用しないようにします。そうすることで過学習(学習データでは精度が高いが、テストデータでは精度が低い状況)を防ぐことができます。
処理中にkeep_probの値を設定していますが、学習中は0.5を、テストデータでの検証では1.0(ドロップアウトを利用しない)を使用しています。

テストデータでの検証

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

テストデータでの検証部分ですが、コメントアウトしています。cloud9ではメモリが足りないようで、ここでエラーになってしまうためです。
上記で説明したドロップアウトのkeep_probは1.0に設定されています。

学習の実行

その後の処理は、前回説明した内容で理解できると思います。
学習を実行するとcloud9はフリーではCPUもメモリも貧弱なためとても時間がかかりました。数時間~半日ぐらいかかります。
パラメータを保存しているため、下記のデータの予測はすぐにできるのですが、学習のやり直しが必要になると大変でした。

自分の手書きデータの予測

前回と同じように自分の手書きデータの予測をやってみたところ50%でした。
本来は精度が上がるはずなのですが、逆に下がっています。。。
手書きデータが1と0のデータなのが悪いのか、手書きデータが10枚だけなので、たまたま外れたのか分かりませんが、いまいちのような気はします。

mnist_neural.py
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import tensorflow as tf
import sys
import numpy as np
import parsebmp as pb

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

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

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')

def whatisit(file, sess):
  print("File name is %s" % file)
  data = pb.parse_bmp(file)

  # Show bmp data
  for i in range(len(data)):
    sys.stdout.write(str(int(data[i])))
    if (i+1) % 28 == 0:
      print("")

  # Predicting
  d = np.array([data])
  x_image = tf.reshape(d, [-1, 28, 28, 1])
  h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
  h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)
  h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
  h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)
  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)
  h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, 1.0)
  y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2
  result = sess.run(y_conv)

  # Show result
  print(result)
  print(np.argmax(result, 1))

if __name__ == "__main__":
  # Restore parameters
  W = tf.Variable(tf.zeros([28*28, 10]), name="W")
  b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="b")
  W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32], name="W_conv1")
  b_conv1 = bias_variable([32], name="b_conv1")
  W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64], name="W_conv2")
  b_conv2 = bias_variable([64], name="b_conv2")
  W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024], name="W_fc1")
  b_fc1 = bias_variable([1024], name="b_fc1")
  W_fc2 = weight_variable([1024, 10], name="W_fc2")
  b_fc2 = bias_variable([10], name="b_fc2")

  sess = tf.InteractiveSession()
  saver = tf.train.Saver()
  saver.restore(sess, 'param/neural.param')

  # My data
  whatisit("My_data/0.bmp", sess)
  whatisit("My_data/1.bmp", sess)
  whatisit("My_data/2.bmp", sess)
  whatisit("My_data/3.bmp", sess)
  whatisit("My_data/4.bmp", sess)
  whatisit("My_data/5.bmp", sess)
  whatisit("My_data/6.bmp", sess)
  whatisit("My_data/7.bmp", sess)
  whatisit("My_data/8.bmp", sess)
  whatisit("My_data/9.bmp", sess)

おわりに

最初は全然理解できませんでしたが、色んな本やWebで勉強したり、コードを実装することで理解が深まりました。
次は自分でネットワークを考えて実装してみたいと思います。