PyBrain-ネットワーク上のトレーニングデータセット
これまで、ネットワークとデータセットを作成する方法を見てきました。データセットとネットワークを一緒に使用するには、トレーナーの助けを借りてそれを行う必要があります。
以下は、作成され、後でトレーナーを使用してトレーニングおよびテストされたネットワークにデータセットを追加する方法を確認するための実用的な例です。
testnetwork.py
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.structure import TanhLayer
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
# Create a network with two inputs, three hidden, and one output
nn = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True, hiddenclass=TanhLayer)
# Create a dataset that matches network input and output sizes:
norgate = SupervisedDataSet(2, 1)
# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)
# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))
# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
nortrain.addSample((0, 0), (1,))
nortrain.addSample((0, 1), (0,))
nortrain.addSample((1, 0), (0,))
nortrain.addSample((1, 1), (0,))
#Training the network with dataset norgate.
trainer = BackpropTrainer(nn, norgate)
# will run the loop 1000 times to train it.
for epoch in range(1000):
trainer.train()
trainer.testOnData(dataset=nortrain, verbose = True)ネットワークとデータセットをテストするには、BackpropTrainerが必要です。BackpropTrainerは、エラーを（時間の経過とともに）逆伝播することにより、監視ありデータセット（潜在的にシーケンシャル）に従ってモジュールのパラメーターをトレーニングするトレーナーです。
クラスの2つのデータセット（SupervisedDataSet）を作成しました。以下のNORデータモデルを利用しています−
| A | B | A NOR B |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 0 |
上記のデータモデルは、ネットワークのトレーニングに使用されます。
norgate = SupervisedDataSet(2, 1)
# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))以下は、テストに使用されるデータセットです-
# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)
# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (1,))
norgate.addSample((0, 1), (0,))
norgate.addSample((1, 0), (0,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))トレーナーは次のように使用されます-
#Training the network with dataset norgate.
trainer = BackpropTrainer(nn, norgate)
# will run the loop 1000 times to train it.
for epoch in range(1000):
trainer.train()データセットをテストするには、次のコードを使用できます-
trainer.testOnData(dataset=nortrain, verbose = True)出力
python testnetwork.py
C:\pybrain\pybrain\src>python testnetwork.py
Testing on data:
('out: ', '[0.887 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.00637334
('out: ', '[0.149 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.01110338
('out: ', '[0.102 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00522736
('out: ', '[-0.163]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.01328650
('All errors:', [0.006373344564625953, 0.01110338071737218, 0.005227359234093431
, 0.01328649974219942])
('Average error:', 0.008997646064572746)
('Max error:', 0.01328649974219942, 'Median error:', 0.01110338071737218)出力を確認すると、テストデータは提供されたデータセットとほぼ一致しているため、エラーは0.008です。
ここで、テストデータを変更して、平均エラーを確認しましょう。以下のように出力を変更しました−
以下は、テストに使用されるデータセットです-
# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)
# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
norgate.addSample((0, 0), (0,))
norgate.addSample((0, 1), (1,))
norgate.addSample((1, 0), (1,))
norgate.addSample((1, 1), (0,))それをテストしてみましょう。
出力
python testnework.py
C:\pybrain\pybrain\src>python testnetwork.py
Testing on data:
('out: ', '[0.988 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.48842978
('out: ', '[0.027 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.47382097
('out: ', '[0.021 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.47876379
('out: ', '[-0.04 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00079160
('All errors:', [0.4884297811030845, 0.47382096780393873, 0.47876378995939756, 0
.0007915982149002194])
('Average error:', 0.3604515342703303)
('Max error:', 0.4884297811030845, 'Median error:', 0.47876378995939756)0.36のエラーが発生しています。これは、テストデータがトレーニングされたネットワークと完全に一致していないことを示しています。