【後編】PyTorchでCIFAR-10をCNNに学習させる【PyTorch基礎】
2020.08.04
【後編】PyTorchでCIFAR-10をCNNに学習させる
【前編】の続きとなります。
引き続き、PyTorch（パイトーチ）で畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装していきたいと思います。
今回は、学習結果からとなります！
前編の記事はこちら
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学習結果
学習が終わりましたが、やはり「MNIST」と違って学習に時間がかかりますね！
ですが、50エポックなので数十分で終わるかと思います。（マシンスペックに依存しますが…）
訓練ロスと訓練 / テスト精度
学習によって得られた、『訓練ロス』『訓練 / テスト精度』から見てみましょう。
学習結果 (訓練Loss)
学習結果 (精度)
まだ、精度は「70%程度」と低いですが、しっかり学習できていそうですね！
畳み込み層のフィルタ
ちなみに、学習後の畳み込み層のフィルタを見てみると
学習後 のconv.1の重み (50 epoch)
学習後のconv.2の重み (50 epoch)
学習前と比べて、何かしらフィルタに模様が見えてきましたね。
よく見ると、斜め方向に対応するフィルタや、横方向に対応するフィルタが見受けられますが、まだはっきりとは分かりませんね。
またグラフを見ると、学習回数を増やせば、まだ精度は伸びそうな雰囲気があります。
「もっともっと学習を増やしてみましょう！」
…と言いたいところですが、そうなると学習に膨大な時間がかかってしまいそうです。
GPUを使ってみる
「CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）」が使用可能であれば、PyTorchでは、簡単にGPUに演算を行わせることができます。
メイン処理部の冒頭に、以下を加筆して下さい。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | if __name__ == '__main__': epoch = 300 # 今回は300エポック！ loader = load_cifar10() classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck') net: MyCNN = MyCNN() criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # ロスの計算 optimizer = torch.optim.SGD(params=net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) """ 以下を加筆 """ # もしGPUが使えるなら使う device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') net.to(device) print(device) |
torch.cuda.is_available() は、「CUDA」が使用可能ならTrueを返すといった、GPU を使用できるかを簡単に確認できる関数です。
その後、ネットワークを to() でデバイスに投げるだけです。
しかし、これだけではエラーを吐かれてしまいます。
GPU に使用するデータセットを投げる
使用するデータセットも、GPU に投げる必要があるので、各データローダーのループに、以下のように加筆して下さい。
1 2 3 4 5 | # ... for i, (images, labels) in enumerate(loader['train']): images = images.to(device) # to GPU? labels = labels.to(device) # ... |
matplotlib で重みを描画するには
最後に、重みを描画する「matplotlib」では、CPU で描画するため、その際は逆に CPU に投げる必要があります。
以下のように書けば OK です！
1 2 3 | # ... plt.imshow(weight.data.to('cpu').numpy(), cmap='winter') # to('cpu')を追加！ # ... |
これで、GPU を使用する準備が整いました！
早速学習させてみましょう！
ちなみに筆者の環境は、GPU は「NVIDIA GeForce GTX Titan Blak 6GB」で、「CUDA」はバーション9.2で動作確認をしています。
学習結果 (300エポック)
さすがGPUを使うと、目に見えて学習が早いです！
時間はしっかりと測定していませんが、1.5 ～ 2倍くらい早いです。
では早速、300エポックの学習結果を見てみましょう！
300エポックの学習結果…？
なんと、訓練精度は「約100%」になりましたが、テスト精度は「60%程度」になってしまいました。
「過学習」が起こってしまいました！
【過学習とは？】
過学習とは、このように訓練データに適応しすぎて、テストデータなどに対する性能、いわゆる汎化性能が低下してしまう現象を言います。
Dropoutを導入してみる
それでは、過学習対策としてメジャーな「Dropout」を導入してみましょう。
「Dropout」とは、簡単に言えば、学習時に一部のニューロンを、わざと非活性化させ、訓練データに適合しすぎないようにする手法です。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 | class MyCNN(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MyCNN, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, # チャネル入力 6, # チャンネル出力 5, # カーネルサイズ 1, # ストライド (デフォルトは1) 0, # パディング (デフォルトは0) ) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(6, 16, 5) self.pool = torch.nn.MaxPool2d(2, 2) # カーネルサイズ, ストライド self.dropout1 = torch.nn.Dropout2d(p=0.3) # [new] Dropoutを追加してみる self.fc1 = torch.nn.Linear(16 * 5 * 5, 120) # 入力サイズ, 出力サイズ self.dropout2 = torch.nn.Dropout(p=0.5) # [new] Dropoutを追加してみる self.fc2 = torch.nn.Linear(120, 84) self.fc3 = torch.nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = f.relu(self.conv1(x)) x = self.pool(x) x = f.relu(self.conv2(x)) x = self.pool(x) x = self.dropout1(x) # [new] Dropoutを追加 x = x.view(-1, 16 * 5 * 5) # 1次元データに変えて全結合層へ x = f.relu(self.fc1(x)) x = self.dropout2(x) # [new] Dropoutを追加 x = f.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x |
追加してみました！
さて、結果は、どうなるでしょうか！？
実験結果 (300エポック + Dropout)
学習結果
過学習はなくなりましたね！
ただ、やはり精度は「70%程度」といったところでしょうか。
もしかしたら、これが「LeNet」の限界なのかもしれません…。
他にも「Batch Normalization（バッチ正規化）」や、「Data Augmentation（データ拡張）」などの手法を用いれば、過学習を抑制しつつ精度向上が見込めるかもしれません。
ですが、本記事ではここまでとします。
ここまできたら、もう少し深い層の、畳み込みニューラルネットワーク （DCNN: Deep Convolutional Neural Networks）を構築した方が良いでしょう。
フィルタの重みの学習結果
ちなみに、フィルタの重みの学習結果も載せておきますが、50エポックの時と、大した差はありませんね。
やや、模様が明確になったような気もします（笑）
Conv.1のフィルタ
Conv.2のフィルタ
さいごに
長丁場になりましたが、今回は、PyTorchで畳み込みニューラルネットワークを構築し、カラー画像の「CIFAR10」を学習させてみました。
また、ネットワークの内部を観察したり、いろいろな考察もしてみたので、機械学習初学者の皆さまの参考になれば幸いです。
次回は、もう少し複雑なネットワークで試してみようと考えているのでお楽しみに！
ソースコード
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Loss: {}'.format(e + 1, (i + 1) * 128, loss.item()) ) # 学習過程でのフィルタの可視化 # net.plot_conv1(e+1) # net.plot_conv2(e+1) history['train_loss'].append(loss.item()) net.eval() correct = 0 with torch.no_grad(): for i, (images, labels) in enumerate(tqdm(loader['train'])): images = images.to(device) # to GPU? labels = labels.to(device) outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = float(correct / 50000) history['train_acc'].append(acc) correct = 0 with torch.no_grad(): for i, (images, labels) in enumerate(tqdm(loader['test'])): images = images.to(device) # to GPU? labels = labels.to(device) outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = float(correct / 10000) history['test_acc'].append(acc) # 学習前のフィルタの可視化 net.plot_conv1(300) net.plot_conv2(300) # 結果をプロット plt.plot(range(1, epoch+1), history['train_loss']) plt.title('Training Loss [CIFAR10]') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('loss') plt.savefig('img/cifar10_loss.png') plt.close() plt.plot(range(1, epoch + 1), history['train_acc'], label='train_acc') plt.plot(range(1, epoch + 1), history['test_acc'], label='test_acc') plt.title('Accuracies [CIFAR10]') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('accuracy') plt.legend() plt.savefig('img/cifar10_acc.png') plt.close() |
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