Keras - Evrişim Sinir Ağı

Modeli MPL'den şu şekilde değiştirelim: Convolution Neural Network (CNN) önceki rakam tanımlama problemimiz için.

CNN aşağıdaki gibi temsil edilebilir -

Modelin temel özellikleri aşağıdaki gibidir -

Giriş katmanı (1, 8, 28) değerlerinden oluşur.
Birinci tabaka, Conv2D 32 filtre ve çekirdek boyutunda (3,3) 'relu' aktivasyon fonksiyonundan oluşur.
İkinci katman, Conv2D 64 filtre ve çekirdek boyutunda (3,3) 'relu' aktivasyon fonksiyonundan oluşur.
Üç katman, MaxPooling (2, 2) havuz boyutuna sahiptir.
Beşinci katman, Flatten tüm girdisini tek boyutta düzleştirmek için kullanılır.
Altıncı katman, Dense 128 nöron ve 'relu' aktivasyon fonksiyonundan oluşur.
Yedinci katman, Dropout 0,5 değeri vardır.
Sekizinci ve son katman 10 nöron ve 'softmax' aktivasyon fonksiyonundan oluşur.
Kullanım categorical_crossentropy kayıp işlevi olarak.
Kullanım Adadelta() Optimizer olarak.
Kullanım accuracy metrikler olarak.
Toplu iş boyutu olarak 128 kullanın.
20 çağ olarak kullanın.

Step 1 − Import the modules

Gerekli modülleri ithal edelim.

import keras 
from keras.datasets import mnist 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten 
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D 
from keras import backend as K 
import numpy as np

Step 2 − Load data

Mnist veri kümesini içeri aktaralım.

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

Step 3 − Process the data

Modelimize beslenebilmesi için veri setini modelimize göre değiştirelim.

img_rows, img_cols = 28, 28 

if K.image_data_format() == 'channels_first': 
   x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) 
   x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) 
   input_shape = (1, img_rows, img_cols) 
else: 
   x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1) 
   x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1) 
   input_shape = (img_rows, img_cols, 1) 
   
x_train = x_train.astype('float32') 
x_test = x_test.astype('float32') 
x_train /= 255 
x_test /= 255 

y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10) 
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)

Veri işleme, giriş verilerinin şekli ve görüntü formatı yapılandırması dışında MPL modeline benzer.

Step 4 − Create the model

Gerçek bir model oluşturalım.

model = Sequential() 
model.add(Conv2D(32, kernel_size = (3, 3),  
   activation = 'relu', input_shape = input_shape)) 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2, 2))) 
model.add(Dropout(0.25)) model.add(Flatten()) 
model.add(Dense(128, activation = 'relu')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(10, activation = 'softmax'))

Step 5 − Compile the model

Modeli seçilen kayıp fonksiyonu, optimize edici ve ölçümleri kullanarak derleyelim.

model.compile(loss = keras.losses.categorical_crossentropy, 
   optimizer = keras.optimizers.Adadelta(), metrics = ['accuracy'])

Step 6 − Train the model

Modeli kullanarak eğitelim fit() yöntem.

model.fit(
   x_train, y_train, 
   batch_size = 128, 
   epochs = 12, 
   verbose = 1, 
   validation_data = (x_test, y_test)
)

Uygulamanın yürütülmesi aşağıdaki bilgileri verecektir -

Train on 60000 samples, validate on 10000 samples Epoch 1/12 
60000/60000 [==============================] - 84s 1ms/step - loss: 0.2687 
- acc: 0.9173 - val_loss: 0.0549 - val_acc: 0.9827 Epoch 2/12 
60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0899 
- acc: 0.9737 - val_loss: 0.0452 - val_acc: 0.9845 Epoch 3/12 
60000/60000 [==============================] - 83s 1ms/step - loss: 0.0666 
- acc: 0.9804 - val_loss: 0.0362 - val_acc: 0.9879 Epoch 4/12 
60000/60000 [==============================] - 81s 1ms/step - loss: 0.0564 
- acc: 0.9830 - val_loss: 0.0336 - val_acc: 0.9890 Epoch 5/12 
60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0472 
- acc: 0.9861 - val_loss: 0.0312 - val_acc: 0.9901 Epoch 6/12 
60000/60000 [==============================] - 83s 1ms/step - loss: 0.0414 
- acc: 0.9877 - val_loss: 0.0306 - val_acc: 0.9902 Epoch 7/12 
60000/60000 [==============================] - 89s 1ms/step - loss: 0.0375 
-acc: 0.9883 - val_loss: 0.0281 - val_acc: 0.9906 Epoch 8/12 
60000/60000 [==============================] - 91s 2ms/step - loss: 0.0339 
- acc: 0.9893 - val_loss: 0.0280 - val_acc: 0.9912 Epoch 9/12 
60000/60000 [==============================] - 89s 1ms/step - loss: 0.0325 
- acc: 0.9901 - val_loss: 0.0260 - val_acc: 0.9909 Epoch 10/12 
60000/60000 [==============================] - 89s 1ms/step - loss: 0.0284 
- acc: 0.9910 - val_loss: 0.0250 - val_acc: 0.9919 Epoch 11/12 
60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0287 
- acc: 0.9907 - val_loss: 0.0264 - val_acc: 0.9916 Epoch 12/12 
60000/60000 [==============================] - 86s 1ms/step - loss: 0.0265 
- acc: 0.9920 - val_loss: 0.0249 - val_acc: 0.9922

Step 7 − Evaluate the model

Modeli test verilerini kullanarak değerlendirelim.

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose = 0) 

print('Test loss:', score[0]) 
print('Test accuracy:', score[1])

Yukarıdaki kodun yürütülmesi aşağıdaki bilgileri verecektir -

Test loss: 0.024936060590433316 
Test accuracy: 0.9922

Test doğruluğu% 99.22'dir. El yazısı rakamlarını belirlemek için en iyi modeli oluşturduk.

Step 8 − Predict

Son olarak, aşağıdaki gibi resimlerden rakamı tahmin edin -

pred = model.predict(x_test) 
pred = np.argmax(pred, axis = 1)[:5] 
label = np.argmax(y_test,axis = 1)[:5] 

print(pred) 
print(label)

Yukarıdaki uygulamanın çıktısı aşağıdaki gibidir -

[7 2 1 0 4] 
[7 2 1 0 4]

Her iki dizinin çıktısı aynıdır ve modelimizin ilk beş görüntüyü doğru şekilde tahmin ettiğini gösterir.