Jak łatwo zrozumieć konwolucyjne sieci neuronowe w TensorFlow

Budowanie konwolucyjnych sieci neuronowych przy użyciu TensorFlow

I. Wprowadzenie do konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)

A. Definicja i główne cechy CNN

Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) to rodzaj architektury głębokiego uczenia maszynowego, przeznaczonej głównie do przetwarzania i analizy danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy. W przeciwieństwie do tradycyjnych sieci neuronowych, które traktują dane wejściowe jako płaski tablicę pikseli, CNN wykorzystują przestrzenną i lokalną korelację danych wejściowych poprzez zastosowanie serii warstw konwolucyjnych, redukcji i w pełni połączonych.

Główne cechy CNN obejmują:

Lokalne połączenia: Neurony w warstwie konwolucyjnej są połączone tylko z małym obszarem poprzedniej warstwy, znanym jako pole recepcyjne. Pozwala to sieci na wykrywanie lokalnych cech i wzorców w danych wejściowych.
Współdzielone wagi: Ten sam zestaw wag (filtrów) jest stosowany dla całego wejścia, co redukuje liczbę parametrów i poprawia efektywność modelu.
Inwariantność translacji: CNN potrafi wykrywać te same cechy bez względu na ich położenie wejściowe, co sprawia, że są one odporne na transformacje przestrzenne.
Hierarchiczne ekstrakcja cech: Warstwy konwolucyjne uczą się wydobywać coraz bardziej złożone cechy, od niskopoziomowych cech, takich jak krawędzie i kształty, do wysokopoziomowych cech, takich jak części obiektów i semantyczne pojęcia.

B. Porównanie do tradycyjnych sieci neuronowych

Tradycyjne sieci neuronowe, znane również jako sieci w pełni połączone lub gęste, traktują dane wejściowe jako płaską tablicę pikseli lub cech. Ten sposób nie efektywnie odzwierciedla strukturę przestrzenną i lokalne relacje obecne w danych wizualnych, takich jak obrazy. W przeciwieństwie do tego, CNN zostały specjalnie zaprojektowane do wykorzystania struktury przestrzennej wejścia poprzez zastosowanie serii warstw konwolucyjnych i warstw redukcji, co pozwala na skuteczniejsze uczenie i reprezentacje dla zadań związanych z obrazami.

C. Zastosowania CNN w różnych dziedzinach

Konwolucyjne sieci neuronowe zostały powszechnie przyjęte w różnych dziedzinach, w tym:

Klasyfikacja obrazów: Klasyfikowanie obrazów do wcześniej określonych kategorii (np. rozpoznawanie obiektów, scen lub czynności).
Detekcja obiektów: Identyfikowanie i lokalizowanie wielu obiektów na obrazie.
Segmentacja semantyczna: Przypisywanie etykiety klasy każdemu pikselowi na obrazie, umożliwiające zrozumienie na poziomie pikseli.
Generowanie obrazów: Generowanie nowych obrazów na podstawie danych wejściowych lub wyuczonych reprezentacji.
Przetwarzanie języka naturalnego: Zastosowanie CNN do danych tekstowych w celu analizy sentymentu, klasyfikacji tekstu i tłumaczenia maszynowego.
Obrazowanie medyczne: Analiza obrazów medycznych, takich jak rentgeny, skany CT i rezonans magnetyczny, w celu diagnozowania chorób i wykrywania zmian chorobowych.
Pojezaweles autonomiczne: Wykorzystanie CNN do zadań percepcji, takich jak detekcja pasa ruchu, rozpoznawanie znaków drogowych i unikanie przeszkód.

II. TensorFlow: Potężny framework do głębokiego uczenia maszynowego

A. Przegląd TensorFlow

TensorFlow to otwarty framework do głębokiego uczenia maszynowego opracowany przez zespół Google Brain. Zapewnia on kompleksowe narzędzia do budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, w tym obsługę szerokiego zakresu architektur sieci neuronowych, algorytmów optymalizacji i platformy wdrożeniowej.

Główne cechy TensorFlow obejmują:

Elastyczne i wydajne obliczenia: TensorFlow wykorzystuje podejście oparte na grafach obliczeniowych, co umożliwia efektywną parallelizację i optymalizację.
Eager execution: TensorFlow 2.x wprowadza natychmiastowe wykonanie operacji, które umożliwia natychmiastową ocenę operacji, ułatwiając debugowanie i iterację kodu.
Rozległa biblioteka gotowych warstw i modeli: TensorFlow dostarcza bogaty zestaw gotowych warstw i architektur modeli, takich jak konwolucyjne, rekurencyjne i warstwy oparte na uwadze, które można łatwo dostosowywać i kombinować.
Dystrybuowane i skalowalne uczenie: TensorFlow obsługuje dystrybuowane uczenie na wielu urządzeniach, w tym na CPU, GPU i TPU, co umożliwia efektywne uczenie modeli o dużej skali.
Elastyczność wdrażania: Modele TensorFlow można wdrażać na różnorodnych platformach, w tym na urządzeniach mobilnych, przeglądarkach internetowych i środowiskach chmurowych, co czyni go odpowiednim do różnych zastosowań w rzeczywistych warunkach.

B. Instalacja i konfiguracja

Aby rozpocząć korzystanie z TensorFlow, musisz zainstalować bibliotekę na swoim systemie. Proces instalacji zależy od systemu operacyjnego i wersji TensorFlow, którą chcesz użyć. Szczegółowe instrukcje instalacji można znaleźć na oficjalnej stronie TensorFlow (https://www.tensorflow.org/install (opens in a new tab)).

Oto przykład instalacji TensorFlow przy użyciu narzędzia pip, czyli instalatora pakietów Python:

# Zainstaluj wersję CPU TensorFlow
pip install tensorflow
 
# Zainstaluj wersję GPU TensorFlow (jeśli masz kompatybilną kartę graficzną NVIDIA)
pip install tensorflow-gpu

Po zainstalowaniu TensorFlow możesz zweryfikować instalację, uruchamiając następujący kod w Pythonie:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

To powinno wyświetlić wersję zainstalowanego TensorFlow.

C. Główne funkcje i możliwości TensorFlow

TensorFlow oferuje szeroki zakres funkcji i możliwości, które czynią go potężnym frameworkiem do głębokiego uczenia maszynowego. Niektóre z głównych funkcji obejmują:

Eager Execution: TensorF 2.x wprowadza natychmiastowe wykonywanie operacji, które pozwala na pisanie i debugowanie kodu w bardziej intuicyjnym, imperatywnym stylu, podobnym do pisania zwykłego kodu Python.
Interfejs Keras: TensorFlow zawiera interfejs Keras, wysokopoziomowe API sieci neuronowych, które dostarcza przyjazny dla użytkownika interfejs do budowania, trenowania i ewaluacji modeli głębokiego uczenia.
Elastyczne tworzenie modeli: TensorFlow pozwala na budowanie niestandardowych modeli za pomocą niskopoziomowego API Layer TensorFlow lub wyższopoziomowego interfejsu Keras, zapewniając elastyczność i kontrolę nad architekturą modelu.
Efektywne obliczenia: TensorFlow wykorzystuje podejście oparte na grafach obliczeniowych w celu reprezentacji i wykonania obliczeń, co umożliwia efektywną parallelizację i optymalizację modeli.
Dystrybuowane uczenie: TensorFlow obsługuje dystrybuowane uczenie na wielu urządzeniach, w tym na CPU, GPU i TPU, co umożliwia efektywne uczenie modeli o dużych rozmiarach.
Elastyczność wdrażania: Modele TensorFlow można wdrażać na różnorodnych platformach, w tym na urządzeniach mobilnych, przeglądarkach internetowych i środowiskach chmurowych, co czyni go odpowiednim do różnorodnych zastosowań w prawdziwym świecie.
Rozległa biblioteka i narzędzia: TensorFlow oferuje bogaty ekosystem bibliotek i narzędzi, takich jak TensorFlow Lite do wdrażania na urządzeniach mobilnych, TensorFlow.js do aplikacji internetowych oraz TensorFlow Serving do serwowania modeli.

III. Budowanie sieci CNN z TensorFlow

A. Importowanie niezbędnych bibliotek

Aby zbudować konwolucyjną sieć neuronową przy użyciu TensorFlow, musisz zaimportować następujące biblioteki:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

Te biblioteki zapewniają niezbędną funkcjonalność do budowania, trenowania i ewaluacji modelu CNN.

B. Przygotowanie zbioru danych

1. Pobieranie i wczytywanie zbioru danych

W tym przykładzie będziemy korzystać z zestawu danych CIFAR-10, powszechnie stosowanego zestawu danych do zadań klasyfikacji obrazów. Zestaw danych CIFAR-10 składa się z 60 000 kolorowych obrazów o rozmiarze 32x32 pikseli, podzielonych na 10 klas, z których każda zawiera 6000 obrazów.

Możesz pobrać zestaw danych CIFAR-10, używając następującego kodu:

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()

To pobierze zestaw danych i podzieli go na zestawy treningowe i testowe.

2. Przetwarzanie obrazów

Przed podaniem obrazów do modelu CNN musimy je poddać przetwarzaniu. Zazwyczaj obejmuje to zmianę rozmiaru, normalizację wartości pikseli i ewentualne stosowanie innych transformacji.

# Znormalizuj wartości pikseli do zakresu [0, 1]
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

3. Podział zestawu danych na zbiór treningowy, walidacyjny i testowy

Często warto podzielić zestaw treningowy na zbiór treningowy i walidacyjny, aby monitorować wydajność modelu podczas uczenia i regulować hiperparametry. Oto przykład tego, jak to zrobić:

from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# Podziel zbiór treningowy na zbiory treningowe i walidacyjne
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

Teraz masz następujące zbiory danych:

x_train, y_train: Zbiór treningowy
x_val, y_val: Zbiór walidacyjny
x_test, y_test: Zbiór testowy

C. Definiowanie architektury CNN

1. Warstwy konwolucyjne

Rdzeniem konwolucyjnej sieci neuronowej jest warstwa konwolucyjna, która stosuje zestaw uczywalnych filtrów (lub jąder) do obrazu wejściowego. Operacja konwolucyjna wyodrębnia lokalne cechy, takie jak krawędzie, kształty i tekstury, z danych wejściowych.

Oto przykład definiowania warstwy konwolucyjnej w TensorFlow:

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))

W tym przykładzie pierwsza warstwa konwolucyjna ma 32 filtry, z których każdy ma rozmiar 3x3 pikseli. Wykorzystana jest funkcja aktywacji 'relu', a padding 'same' zapewnia, że mapa cech wyjściowych ma takie same wymiary przestrzenne jak dane wejściowe. Parametr input_shape określa rozmiar obrazów wejściowych (32x32 piksele z 3 kanałami koloru).

Po warstwie konwolucyjnej dodaje się warstwę max pooling, która zmniejsza wymiary przestrzenne map cech oraz liczbę parametrów.

2. Warstwy w pełni połączone

Po warstwach konwolucyjnych i poolingowych mapy cech są spłaszczane do wektora 1D, a następnie przekazywane do jednej lub więcej warstw w pełni połączonych (wysyconych). Warstwy te uczą się reprezentacji na wyższym poziomie i przeprowadzają końcową klasyfikację.

model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

W tym przykładzie spłaszczone mapy cech przechodzą przez warstwę w pełni połączoną z 128 jednostkami i funkcją aktywacji ReLU, a następnie przez warstwę wyjściową z 10 jednostkami (jedną dla każdej klasy) i funkcją aktywacji softmax.

3. Podsumowanie modelu i wizualizacja parametrów

Można wydrukować podsumowanie architektury modelu i zobaczyć liczbę parametrów w każdej warstwie:

model.summary()

To wypisze tabelę pokazującą szczegóły każdej warstwy, w tym liczbę parametrów i kształt wyjściowy.

D. Kompilowanie modelu CNN

Przed trenowaniem modelu trzeba go skompilować, określając funkcję straty, optymalizator i metryki oceny.

model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie używamy optymalizatora Adam z współczynnikiem nauki 0.001, funkcji straty kategorycznej entropii krzyżowej i metryki dokładności do oceny wyników modelu.

E. Trenowanie modelu CNN

Aby trenować model CNN, można użyć metody fit() dostępnej w API Keras. Metoda ta przyjmuje dane treningowe i walidacyjne jako dane wejściowe i trenuje model przez określoną liczbę epok.

history = model.fit(x_train, y_train,
                    epochs=20,
                    batch_size=32,
                    validation_data=(x_val, y_val))

Tutaj trenujemy model przez 20 epok z rozmiarem partii 32. Parametr validation_data pozwala na ocenę modelu na zestawie walidacyjnym podczas treningu.

Metoda fit() zwraca obiekt History, który zawiera informacje o procesie trenowania, takie jak wartości straty i dokładności dla każdej epoki na zbiorze treningowym i walidacyjnym.

Możliwe jest również zapisanie wytrenowanego modelu w celu dalszego użycia:

model.save('cifar10_cnn_model.h5')

To zapisze architekturę modelu i wagi do pliku 'cifar10_cnn_model.h5'.

F. Ocena modelu CNN

Po wytrenowaniu modelu można ocenić jego wydajność na zestawie testowym za pomocą metody evaluate():

test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Dokładność testowa:', test_acc)

To wypisze stratę testową i dokładność testową, dającą pojęcie o tym, jak dobrze model generalizuje dane niewidziane wcześniej.

Można również zobaczyć krzywe treningowe i walidacyjne, aby lepiej zrozumieć wydajność modelu podczas treningu:

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure(figsizeW tym przykładzie najpierw wczytujemy wstępnie nauczony model VGG16, który został nauczony na zbiorze danych ImageNet. Następnie zamrażamy wagi wstępnie nauczonego modelu, co oznacza, że wagi nie będą aktualizowane podczas treningu.
 
Następnie dodajemy nowe warstwy na wierzch wstępnie nauczonego modelu, w tym warstwę flatten, gęstą warstwę z 256 jednostkami i aktywacją ReLU, oraz końcową gęstą warstwę z 10 jednostkami i aktywacją softmax (dla problemu klasyfikacji na 10 klas).
 
Na koniec kompilujemy model z optymalizatorem Adam i funkcją straty categorical cross-entropy, a następnie trenujemy go na nowym zbiorze danych obrazów.
 
## Podsumowanie
 
W tym samouczku omówiliśmy kilka kluczowych pojęć i technik związanych z głębokim uczeniem, w tym konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i długotrwałą pamięć krótkoterminową (LSTM). Omówiliśmy także wykorzystanie transfer learningu, który może być potężnym narzędziem do wykorzystania wstępnie nauczonych modeli w celu rozwiązywania nowych problemów.
 
Podczas samouczka podaliśmy konkretne przykłady i fragmenty kodu, aby zobrazować omawiane pojęcia. Pracując na tych przykładach, powinieneś lepiej zrozumieć, jak stosować techniki głębokiego uczenia w swoich własnych problemach i danych.
 
W miarę eksplorowania i eksperymentowania z głębokim uczeniem pamiętaj, że jest to aktywne i dynamicznie rozwijające się pole, w którym cały czas powstają nowe techniki i architektury. Pozostań ciekawy, ucz się i nie obawiaj się próbować nowych rzeczy - to najlepszy sposób, aby poszerzyć granice możliwości głębokiego uczenia.

Jak wybrać najlepsze GPU NVIDIA do nauki głębokiego uczenia Jak szybko zrozumieć podstawy Deep Learningu na GPU