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簡要介紹PyTorch、張量和NumPy

為什么選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)?

識別服裝問題

使用PyTorch實現(xiàn)CNNs

1.簡要介紹PyTorch、張量和NumPy

讓我們快速回顧一下第一篇文章中涉及的內(nèi)容。我們討論了PyTorch和張量的基礎(chǔ)知識，還討論了PyTorch與NumPy的相似之處。

PyTorch是一個基于python的庫，提供了以下功能:

用于創(chuàng)建可序列化和可優(yōu)化模型的TorchScript

以分布式訓(xùn)練進(jìn)行并行化計算

動態(tài)計算圖，等等

PyTorch中的張量類似于NumPy的n維數(shù)組，也可以與gpu一起使用。在這些張量上執(zhí)行操作幾乎與在NumPy數(shù)組上執(zhí)行操作類似。這使得PyTorch非常易于使用和學(xué)習(xí)。

在本系列的第1部分中，我們構(gòu)建了一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決一個案例研究。使用我們的簡單模型，我們在測試集中獲得了大約65%的基準(zhǔn)準(zhǔn)確度?，F(xiàn)在，我們將嘗試使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提高這個準(zhǔn)確度。

2.為什么選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)?

在我們進(jìn)入實現(xiàn)部分之前，讓我們快速地看看為什么我們首先需要CNNs，以及它們是如何工作的。

我們可以將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)看作是幫助從圖像中提取特征的特征提取器。

在一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們把一個三維圖像轉(zhuǎn)換成一維圖像，對吧?讓我們看一個例子來理解這一點:

你能認(rèn)出上面的圖像嗎?這似乎說不通?，F(xiàn)在，讓我們看看下面的圖片:

我們現(xiàn)在可以很容易地說，這是一只狗。如果我告訴你這兩個圖像是一樣的呢?相信我，他們是一樣的!唯一的區(qū)別是第一個圖像是一維的，而第二個圖像是相同圖像的二維表示

空間定位

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會丟失圖像的空間方向。讓我們再舉個例子來理解一下:

你能分辨出這兩幅圖像的區(qū)別嗎?至少我不能。由于這是一個一維的表示，因此很難確定它們之間的區(qū)別?，F(xiàn)在，讓我們看看這些圖像的二維表示:

在這里，圖像某些定位已經(jīng)改變，但我們無法通過查看一維表示來識別它。

這就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題——它們失去了空間定位。

大量參數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個問題是參數(shù)太多。假設(shè)我們的圖像大小是28283 -所以這里的參數(shù)是2352。如果我們有一個大小為2242243的圖像呢?這里的參數(shù)數(shù)量為150,528。

這些參數(shù)只會隨著隱藏層的增加而增加。因此，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個主要缺點是:

丟失圖像的空間方向

參數(shù)的數(shù)量急劇增加

那么我們?nèi)绾翁幚磉@個問題呢?如何在保持空間方向的同時減少可學(xué)習(xí)參數(shù)?

這就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真正有用的地方。CNNs有助于從圖像中提取特征，這可能有助于對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行分類。它首先從圖像中提取低維特征(如邊緣)，然后提取一些高維特征(如形狀)。

我們使用濾波器從圖像中提取特征，并使用池技術(shù)來減少可學(xué)習(xí)參數(shù)的數(shù)量。

在本文中，我們不會深入討論這些主題的細(xì)節(jié)。如果你希望了解濾波器如何幫助提取特征和池的工作方式，我強烈建議你從頭開始學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全面教程。

3.問題:識別服裝

理論部分已經(jīng)鋪墊完了，開始寫代碼吧。我們將討論與第一篇文章相同的問題陳述。這是因為我們可以直接將我們的CNN模型的性能與我們在那里建立的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較。

你可以從這里下載“識別”Apparels問題的數(shù)據(jù)集。

https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-identify-the-apparels/?utmsource=blog&utmmedium=building-image-classification-models-cnn-pytorch

讓我快速總結(jié)一下問題陳述。我們的任務(wù)是通過觀察各種服裝形象來識別服裝的類型。我們總共有10個類可以對服裝的圖像進(jìn)行分類:

數(shù)據(jù)集共包含70,000張圖像。其中60000張屬于訓(xùn)練集，其余10000張屬于測試集。所有的圖像都是大小(28*28)的灰度圖像。數(shù)據(jù)集包含兩個文件夾，一個用于訓(xùn)練集，另一個用于測試集。每個文件夾中都有一個.csv文件，該文件具有圖像的id和相應(yīng)的標(biāo)簽;

準(zhǔn)備好開始了嗎?我們將首先導(dǎo)入所需的庫:

加載數(shù)據(jù)集

現(xiàn)在，讓我們加載數(shù)據(jù)集，包括訓(xùn)練，測試樣本:

該訓(xùn)練文件包含每個圖像的id及其對應(yīng)的標(biāo)簽

另一方面，測試文件只有id，我們必須預(yù)測它們對應(yīng)的標(biāo)簽

樣例提交文件將告訴我們預(yù)測的格式

我們將一個接一個地讀取所有圖像，并將它們堆疊成一個數(shù)組。我們還將圖像的像素值除以255，使圖像的像素值在[0,1]范圍內(nèi)。這一步有助于優(yōu)化模型的性能。

讓我們來加載圖像:

如你所見，我們在訓(xùn)練集中有60,000張大小(28,28)的圖像。由于圖像是灰度格式的，我們只有一個單一通道，因此形狀為(28,28)。

現(xiàn)在讓我們研究數(shù)據(jù)和可視化一些圖像:

以下是來自數(shù)據(jù)集的一些示例。我鼓勵你去探索更多，想象其他的圖像。接下來，我們將把圖像分成訓(xùn)練集和驗證集。

創(chuàng)建驗證集并對圖像進(jìn)行預(yù)處理

我們在驗證集中保留了10%的數(shù)據(jù)，在訓(xùn)練集中保留了10%的數(shù)據(jù)。接下來將圖片和目標(biāo)轉(zhuǎn)換成torch格式:

同樣，我們將轉(zhuǎn)換驗證圖像:

我們的數(shù)據(jù)現(xiàn)在已經(jīng)準(zhǔn)備好了。最后，是時候創(chuàng)建我們的CNN模型了!

4.使用PyTorch實現(xiàn)CNNs

我們將使用一個非常簡單的CNN架構(gòu)，只有兩個卷積層來提取圖像的特征。然后，我們將使用一個完全連接的Dense層將這些特征分類到各自的類別中。

讓我們定義一下架構(gòu):

現(xiàn)在我們調(diào)用這個模型，定義優(yōu)化器和模型的損失函數(shù):

這是模型的架構(gòu)。我們有兩個卷積層和一個線性層。接下來，我們將定義一個函數(shù)來訓(xùn)練模型:

最后，我們將對模型進(jìn)行25個epoch的訓(xùn)練，并存儲訓(xùn)練和驗證損失:

可以看出，隨著epoch的增加，驗證損失逐漸減小。讓我們通過繪圖來可視化訓(xùn)練和驗證的損失:

啊，我喜歡想象的力量。我們可以清楚地看到，訓(xùn)練和驗證損失是同步的。這是一個好跡象，因為模型在驗證集上進(jìn)行了很好的泛化。

讓我們在訓(xùn)練和驗證集上檢查模型的準(zhǔn)確性:

訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率約為72%，相當(dāng)不錯。讓我們檢查驗證集的準(zhǔn)確性:

正如我們看到的損失，準(zhǔn)確度也是同步的-我們在驗證集得到了72%的準(zhǔn)確度。

為測試集生成預(yù)測

最后是時候為測試集生成預(yù)測了。我們將加載測試集中的所有圖像，執(zhí)行與訓(xùn)練集相同的預(yù)處理步驟，最后生成預(yù)測。

所以，讓我們開始加載測試圖像:

現(xiàn)在，我們將對這些圖像進(jìn)行預(yù)處理步驟，類似于我們之前對訓(xùn)練圖像所做的:

最后，我們將生成對測試集的預(yù)測:

用預(yù)測替換樣本提交文件中的標(biāo)簽，最后保存文件并提交到排行榜:

你將在當(dāng)前目錄中看到一個名為submission.csv的文件。你只需要把它上傳到問題頁面的解決方案檢查器上，它就會生成分?jǐn)?shù)。鏈接:https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/practice-problem-identify-the-apparels/?utmsource=blog&utmmedium=building-image-classification-models-cnn-pytorch

我們的CNN模型在測試集上給出了大約71%的準(zhǔn)確率，這與我們在上一篇文章中使用簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的65%的準(zhǔn)確率相比是一個很大的進(jìn)步。

5.結(jié)尾

在這篇文章中，我們研究了CNNs是如何從圖像中提取特征的。他們幫助我們將之前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確率從65%提高到71%，這是一個重大的進(jìn)步。

你可以嘗試使用CNN模型的超參數(shù)，并嘗試進(jìn)一步提高準(zhǔn)確性。要調(diào)優(yōu)的超參數(shù)可以是卷積層的數(shù)量、每個卷積層的濾波器數(shù)量、epoch的數(shù)量、全連接層的數(shù)量、每個全連接層的隱藏單元的數(shù)量等。