El aprendizaje supervisado está ampliamente usado para el entrenamiento en sistemas de visión. En este artículo, veremos unas cuantas nociones de Deep Learning supervisado usando el framework Keras.
Keras es un framework de alto nivel para el aprendizaje, escrito en Python y capaz de correr sobre los frameworks TensorFlow, CNTK, o Theano. Fue desarrollado con el objeto de facilitar un proceso de experimentación rápida. Lo que haremos en este experimento es entrenar modelos de clasificación de imágenes. Esto consiste en dada una serie de imágenes etiquetadas, reconocer una imagen y asignarle dicha etiqueta (por ejemplo, si es la foto de un gato, el modelo reconocerá que hay un gato).
En este primer artículo entrenaremos una red neuronal sencilla y, a partir de éste, iremos viendo unos cuantos algoritmos conocidos de deep learning y haremos unas cuantas comparativas. El objetivo de esta serie de artículos es facilitar una guía sencilla de programación en Python usando Keras para entrenar modelos de aprendizaje supervisado para un conjunto de datos concreto. Obviamente, los experimentos están realizados con fines educativos por lo que el proceso de entrenamiento será un proceso rápido y los resultados no estarán depurados.
Enlace al artículo original.
Importando las librerías necesarias
En primer lugar, vamos a importar las librerías necesarias. Importaremos las librerías de numpy, TensorFlow (éste será el framework sobre el que correrá Keras), Keras y unas librerías necesarias Scikit Learn, Pandas, etc.
import numpy as np = 42
from scipy import misc
from PIL import Image
import glob
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.misc
from matplotlib.pyplot import imshow
%matplotlib inline
from IPython.display import SVG
import cv2
import seaborn as sn
import pandas as pd
import pickle
from keras import layers
from keras.layers import Flatten, Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatten, Conv2D, AveragePooling2D, MaxPooling2D, GlobalMaxPooling2D, Dropout
from keras.models import Sequential, Model, load_model
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions
from keras.utils import layer_utils, np_utils
from keras.utils.data_utils import get_file
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
from keras.utils import plot_model
from keras.initializers import glorot_uniform
from keras import losses
import keras.backend as K
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
import tensorflow as tf
Preparando el conjunto de datos
Para el experimento, usaremos el conjunto de datos ampliamente usado CIFAR-100. Este conjunto de datos consta de 600 imágenes por cada clase de un total de 100 clases. Se divide en 500 imágenes para entrenamiento y 100 imágenes para validación por cada clase. Las 100 clases están agrupadas en 20 superclases. Cada imagen tiene una etiqueta "fina" (la clase, de entre las 100, a la que pertenece) y una etiqueta "gruesa" (correspondiente a su superclase).
El framework de Keras incluye el módulo para descargarlo directamente:
from keras.datasets import cifar100
(x_train_original, y_train_original), (x_test_original, y_test_original) = cifar100.load_data(label_mode='fine')
Actualmente, hemos descargado los datasets de entrenamiento y validación. x_train_original y x_test_original son los conjuntos de datos con lás imágenes de entrenamiento y validación respectivamente, mientras que y_train_original y y_test_original son los datasets con las etiquetas.
Veamos la forma de y_train_original:
array([[19], [29], [ 0], ..., [ 3], [ 7], [73]])
Como se puede ver, se trata de un array donde cada número se corresponde con la etiqueta concreta. Lo primero que hay que hacer es convertir este array en su versión one-hot-encoding (ver wikipedia).
y_train = np_utils.to_categorical(y_train_original, 100)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test_original, 100)
El siguiente paso es ver los datos de entrenamiento (xtrainoriginal)
array([[[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
[255, 255, 255],
...,
[195, 205, 193],
[212, 224, 204],
[182, 194, 167]],
[[255, 255, 255],
[254, 254, 254],
[254, 254, 254],
...,
[170, 176, 150],
[161, 168, 130],
[146, 154, 113]],
[[255, 255, 255],
[254, 254, 254],
[255, 255, 255],
...,
[189, 199, 169],
[166, 178, 130],
[121, 133, 87]],
...,
[[148, 185, 79],
[142, 182, 57],
[140, 179, 60],
...,
[ 30, 17, 1],
[ 65, 62, 15],
[ 76, 77, 20]],
[[122, 157, 66],
[120, 155, 58],
[126, 160, 71],
...,
[ 22, 16, 3],
[ 97, 112, 56],
[141, 161, 87]],
[[ 87, 122, 41],
[ 88, 122, 39],
[101, 134, 56],
...,
[ 34, 36, 10],
[105, 133, 59],
[138, 173, 79]]], dtype=uint8)
Bien, representa la imagen en los 3 canales RGB de 256 píxeles. Vamos a verla:
imgplot = plt.imshow(x_train_original[3])
plt.show()
3ª imagen del dataset de entrenamiento
Lo que haremos a continuación, es normalizar las imágenes. Esto es, dividiremos cada elemento de x_train_original y xtestoriginal por el numero de píxeles, es decir, 255. Con esto obtenemos que el array comprenderá valores de entre 0 y 1. Con esto el entrenamiento suele aportar mejores resultados.
x_train = x_train_original/255
x_test = x_test_original/255
Preparando el entorno
El siguiente paso es definir ciertos parámetros sobre el experimento en Keras. Lo primero será especificar a Keras dónde se encuentran los canales. En un array de imágenes, pueden venir como último indice o como el primero. Esto se conoce como canales primero (channels first) o canales al final (channels last). En nuestro caso, vamos a definirlos al final.
K.set_image_data_format('channels_last')
Lo siguiente que vamos a especificar es la fase del experimento. En este caso, la fase será de entrenamiento:
K.set_learning_phase(1)
Entrenando una red neuronal sencilla
En primer lugar, vamos a entrenar una red neuronal sencilla. Definimos un procedimiento que nos devuelva una red neuronal:
Esquema de una red neuronal
def create_simple_nn():
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(32, 32, 3), name="Input_layer"))
model.add(Dense(1000, activation='relu', name="Hidden_layer_1"))
model.add(Dense(500, activation='relu', name="Hidden_layer_2"))
model.add(Dense(100, activation='softmax', name="Output_layer"))
return model
La instrucción Flatten convierte los elementos de la matriz de imagenes de entrada en un array plano. Luego, con la instrucción Dense, añadimos una capa oculta (hidden layer) de la red neuronal. La primera tendrá 1000 nodos, la segunda 500 y la tercera (capa de salida) 100. Para la función de activación usaremos en las capas ocultas ReLu y para la capa de salida SoftMax.
Una vez definido el modelo, lo compilamos especificando la función de optimización, la de coste o pérdida y las métricas que usaremos. En este caso, usaremos la función de optimización de descenso de gradiente estocástico (stochactic gradient descent), la función de pérdida de entropía cruzada (categorical cross entropy) y, para las métricas, accuracy (o tasa de acierto) y mse (media de los errores cuadráticos). Todas éstas funciones ya vienen preimplementadas en Keras.
snn_model = create_simple_nn()
snn_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['acc', 'mse'])
Una vez hecho esto, vamos a ver un resumen del modelo creado.
snn_model.summary()
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
Input_layer (Flatten) (None, 3072) 0
_________________________________________________________________
Hidden_layer_1 (Dense) (None, 1000) 3073000
_________________________________________________________________
Hidden_layer_2 (Dense) (None, 500) 500500
_________________________________________________________________
Output_layer (Dense) (None, 100) 50100
=================================================================
Total params: 3,623,600
Trainable params: 3,623,600
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Podemos ver que, para ser un modelo simple de red neuronal, tiene que entrenar más de 3 millones de parámetros. Esta será la razón por la que existe el aprendizaje profundo, ya que para entrenar redes muy complejas se necesitaría entrenar de esta forma grandes cantidades de parámetros.
Ahora sólo queda entrenar, para ello, haremos lo siguiente:
snn = snn_model.fit(x=x_train, y=y_train, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test), shuffle=True)
Le decimos a Keras que queremos usar para entrenar el dataset imágenes normalizadas de entrenamiento con el array de etiquetas one-hot-encoding. Usaremos batches o bloques de 32 (reduciendo la necesidad de memoria) y daremos 10 vueltas completas (o epochs). Usaremos los datos para validar xtest e ytest. El proceso de entrenamiento lo iremos viendo a continuación hasta terminar. El resultado del entrenamiento se guarda en la variable snn, de la cual, extraeremos el histórico de los datos del entrenamiento:
Train on 50000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/10
50000/50000 [==============================] - 16s 318us/step - loss: 4.1750 - acc: 0.0740 - mean_squared_error: 0.0097 - val_loss: 3.9633 - val_acc: 0.1051 - val_mean_squared_error: 0.0096
Epoch 2/10
50000/50000 [==============================] - 15s 301us/step - loss: 3.7919 - acc: 0.1298 - mean_squared_error: 0.0095 - val_loss: 3.7409 - val_acc: 0.1427 - val_mean_squared_error: 0.0094
Epoch 3/10
50000/50000 [==============================] - 15s 294us/step - loss: 3.6357 - acc: 0.1579 - mean_squared_error: 0.0093 - val_loss: 3.6429 - val_acc: 0.1525 - val_mean_squared_error: 0.0093
Epoch 4/10
50000/50000 [==============================] - 15s 301us/step - loss: 3.5300 - acc: 0.1758 - mean_squared_error: 0.0092 - val_loss: 3.6055 - val_acc: 0.1626 - val_mean_squared_error: 0.0093
Epoch 5/10
50000/50000 [==============================] - 15s 300us/step - loss: 3.4461 - acc: 0.1904 - mean_squared_error: 0.0091 - val_loss: 3.5030 - val_acc: 0.1812 - val_mean_squared_error: 0.0092
Epoch 6/10
50000/50000 [==============================] - 15s 301us/step - loss: 3.3714 - acc: 0.2039 - mean_squared_error: 0.0090 - val_loss: 3.4600 - val_acc: 0.1912 - val_mean_squared_error: 0.0091
Epoch 7/10
50000/50000 [==============================] - 15s 301us/step - loss: 3.3050 - acc: 0.2153 - mean_squared_error: 0.0089 - val_loss: 3.4329 - val_acc: 0.1938 - val_mean_squared_error: 0.0091
Epoch 8/10
50000/50000 [==============================] - 15s 300us/step - loss: 3.2464 - acc: 0.2275 - mean_squared_error: 0.0089 - val_loss: 3.3965 - val_acc: 0.2013 - val_mean_squared_error: 0.0090
Epoch 9/10
50000/50000 [==============================] - 15s 301us/step - loss: 3.1902 - acc: 0.2361 - mean_squared_error: 0.0088 - val_loss: 3.3371 - val_acc: 0.2133 - val_mean_squared_error: 0.0089
Epoch 10/10
50000/50000 [==============================] - 15s 299us/step - loss: 3.1354 - acc: 0.2484 - mean_squared_error: 0.0087 - val_loss: 3.3233 - val_acc: 0.2154 - val_mean_squared_error: 0.0089
Aunque hemos evaluado durante el entrenamiento, podríamos evaluarlo frente a otro dataset, por lo que expongo a continuación cómo hacerlo en Keras:
evaluation = snn_model.evaluate(x=x_test, y=y_test, batch_size=32, verbose=1)
evaluation
10000/10000 [==============================] - 1s 127us/step
[3.323309226989746, 0.2154, 0.008915210169553756]
Veamos las métricas obtenidas para el entrenamiento y validación gráficamente (para ello usamos la librería matplotlib):
plt.figure(0)
plt.plot(snn.history['acc'],'r')
plt.plot(snn.history['val_acc'],'g')
plt.xticks(np.arange(0, 11, 2.0))
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 6)
plt.xlabel("Num of Epochs")
plt.ylabel("Accuracy")
plt.title("Training Accuracy vs Validation Accuracy")
plt.legend(['train','validation'])
plt.figure(1)
plt.plot(snn.history['loss'],'r')
plt.plot(snn.history['val_loss'],'g')
plt.xticks(np.arange(0, 11, 2.0))
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 6)
plt.xlabel("Num of Epochs")
plt.ylabel("Loss")
plt.title("Training Loss vs Validation Loss")
plt.legend(['train','validation'])
plt.show()
Acierto
Pérdida
Como vemos, a priori no generaliza demasiado bien, ya que hay una diferencia de acierto de un 4% aproximadamente.
Matriz de confusión usando Scikit Learn
Una vez que hemos entrenado el modelo, vamos a ver otras métricas. Para ello, crearemos la matriz de confusión y, a partir de ella, veremos las métricas precission, recall y F1-score (ver wikipedia).
Vamos a hacer una predicción sobre el dataset de validación y, a partir de ésta, generamos la matriz de confusión y mostramos las métricas mencionadas
anteriormente.
anteriormente.
snn_pred = snn_model.predict(x_test, batch_size=32, verbose=1)
snn_predicted = np.argmax(snn_pred, axis=1)
Como podemos ver, vamos a dar como predicha el mayor valor de la predicción. Lo normal es dar un valor mínimo o bias que defina un resultado como positivo, pero en este caso, lo vamos a hacer simple.
Con la librería Scikit Learn, generamos la matriz de confusión y la dibujamos (aunque el gráfico no es muy bueno debido al numero de etiquetas).
#Creamos la matriz de confusión
snn_cm = confusion_matrix(np.argmax(y_test, axis=1), snn_predicted)
# Visualizamos la matriz de confusión
snn_df_cm = pd.DataFrame(snn_cm, range(100), range(100))
plt.figure(figsize = (20,14))
sn.set(font_scale=1.4) #for label size
sn.heatmap(snn_df_cm, annot=True, annot_kws={"size": 12}) # font size
plt.show()
Matriz de confusión
Y por último, mostramos las métricas:
snn_report = classification_report(np.argmax(y_test, axis=1), snn_predicted)
print(snn_report)
precision recall f1-score support
0 0.47 0.32 0.38 100
1 0.29 0.34 0.31 100
2 0.24 0.12 0.16 100
3 0.14 0.10 0.12 100
4 0.06 0.02 0.03 100
5 0.14 0.17 0.16 100
6 0.19 0.13 0.15 100
7 0.14 0.26 0.19 100
8 0.22 0.18 0.20 100
9 0.23 0.39 0.29 100
10 0.29 0.02 0.04 100
11 0.27 0.09 0.14 100
12 0.34 0.23 0.28 100
13 0.26 0.16 0.20 100
14 0.19 0.13 0.15 100
15 0.16 0.14 0.15 100
16 0.28 0.19 0.23 100
17 0.32 0.25 0.28 100
18 0.18 0.26 0.21 100
19 0.42 0.08 0.13 100
20 0.35 0.45 0.40 100
21 0.27 0.43 0.33 100
22 0.27 0.18 0.22 100
23 0.30 0.46 0.37 100
24 0.49 0.31 0.38 100
25 0.14 0.10 0.11 100
26 0.17 0.11 0.13 100
27 0.06 0.29 0.09 100
28 0.32 0.37 0.34 100
29 0.12 0.21 0.15 100
30 0.50 0.13 0.21 100
31 0.24 0.04 0.07 100
32 0.29 0.19 0.23 100
33 0.18 0.28 0.22 100
34 0.17 0.03 0.05 100
35 0.17 0.07 0.10 100
36 0.21 0.19 0.20 100
37 0.24 0.06 0.10 100
38 0.17 0.06 0.09 100
39 0.12 0.07 0.09 100
40 0.26 0.23 0.24 100
41 0.62 0.45 0.52 100
42 0.10 0.05 0.07 100
43 0.09 0.44 0.16 100
44 0.10 0.12 0.11 100
45 0.20 0.03 0.05 100
46 0.22 0.19 0.20 100
47 0.37 0.19 0.25 100
48 0.14 0.48 0.22 100
49 0.38 0.11 0.17 100
50 0.14 0.05 0.07 100
51 0.16 0.15 0.16 100
52 0.43 0.60 0.50 100
53 0.27 0.61 0.37 100
54 0.48 0.26 0.34 100
55 0.07 0.01 0.02 100
56 0.45 0.13 0.20 100
57 0.10 0.42 0.16 100
58 0.35 0.17 0.23 100
59 0.13 0.36 0.19 100
60 0.40 0.65 0.50 100
61 0.42 0.34 0.38 100
62 0.25 0.49 0.33 100
63 0.31 0.21 0.25 100
64 0.14 0.03 0.05 100
65 0.13 0.02 0.03 100
66 0.00 0.00 0.00 100
67 0.20 0.35 0.25 100
68 0.24 0.66 0.35 100
69 0.26 0.30 0.28 100
70 0.37 0.22 0.28 100
71 0.37 0.46 0.41 100
72 0.11 0.01 0.02 100
73 0.22 0.22 0.22 100
74 0.09 0.06 0.07 100
75 0.27 0.28 0.27 100
76 0.29 0.38 0.33 100
77 0.20 0.01 0.02 100
78 0.19 0.03 0.05 100
79 0.25 0.02 0.04 100
80 0.14 0.02 0.04 100
81 0.13 0.02 0.03 100
82 0.59 0.50 0.54 100
83 0.14 0.15 0.14 100
84 0.18 0.06 0.09 100
85 0.20 0.52 0.28 100
86 0.31 0.23 0.26 100
87 0.21 0.27 0.23 100
88 0.07 0.02 0.03 100
89 0.16 0.44 0.24 100
90 0.20 0.03 0.05 100
91 0.30 0.34 0.32 100
92 0.20 0.10 0.13 100
93 0.18 0.17 0.17 100
94 0.46 0.25 0.32 100
95 0.23 0.41 0.29 100
96 0.24 0.17 0.20 100
97 0.10 0.16 0.12 100
98 0.09 0.13 0.11 100
99 0.39 0.15 0.22 100
avg / total 0.24 0.22 0.20 10000
Curva ROC (tasas de verdaderos positivos y falsos positivos)
La curva ROC inicialmente es usada en los clasificadores binarios por ser una buena herramienta para enfrentar la tasa de positivos reales contra los falsos positivos.
Vamos a codificar la curva ROC para clasificación multiclase. El código está obtenido del blog de DloLogy, pero se puede obtener de la documentación de Scikit Learn.
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from scipy import interp
from itertools import cycle
n_classes = 100
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
# Plot linewidth.
lw = 2
# Compute ROC curve and ROC area for each class
fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()
for i in range(n_classes):
fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], snn_pred[:, i])
roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])
# Compute micro-average ROC curve and ROC area
fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), snn_pred.ravel())
roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"])
# Compute macro-average ROC curve and ROC area
# First aggregate all false positive rates
all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)]))
# Then interpolate all ROC curves at this points
mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)
for i in range(n_classes):
mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i])
# Finally average it and compute AUC
mean_tpr /= n_classes
fpr["macro"] = all_fpr
tpr["macro"] = mean_tpr
roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"])
# Plot all ROC curves
plt.figure(1)
plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"],
label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
''.format(roc_auc["micro"]),
color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4)
plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"],
label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
''.format(roc_auc["macro"]),
color='navy', linestyle=':', linewidth=4)
colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'])
for i, color in zip(range(n_classes-97), colors):
plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,
label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'
''.format(i, roc_auc[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
# Zoom in view of the upper left corner.
plt.figure(2)
plt.xlim(0, 0.2)
plt.ylim(0.8, 1)
plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"],
label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
''.format(roc_auc["micro"]),
color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4)
plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"],
label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
''.format(roc_auc["macro"]),
color='navy', linestyle=':', linewidth=4)
colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'])
for i, color in zip(range(3), colors):
plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,
label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'
''.format(i, roc_auc[i]))
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()
El resultado para diez clases se muestra en los siguientes gráficos:
Curva ROC para 3 clases
Zoom de la Curva ROC para 3 clases
Vamos a ver algunos resultados:
imgplot = plt.imshow(x_train_original[0])
plt.show()
print('class for image 1: ' + str(np.argmax(y_test[0])))
print('predicted: ' + str(snn_predicted[0]))
Una vaca?
class for image 1: 49
predicted: 12
imgplot = plt.imshow(x_train_original[3])
plt.show()
print('class for image 3: ' + str(np.argmax(y_test[3])))
print('predicted: ' + str(snn_predicted[3]))
Un hombre
class for image 3: 51
predicted: 51
Finalmente, salvaremos los datos del histórico de entrenamiento para compararlos con otros modelos:
#Histórico
with open(path_base + '/simplenn_history.txt', 'wb') as file_pi:
pickle.dump(snn.history, file_pi)
Conclusión sobre el primer experimento
Aunque no está mal para diez epochs, vemos que las gráficas no van a mejorar mucho mas, pues estan empezando a ponerse horizontales, lo que indica que aumentar mucho más las vueltas de entrenamiento no van a mejorar el aprendizaje. Si bien la curva ROC da una buena tasa de positivos reales contra falsos positivos (es decir, cuando especifica una clase, no suele dar un falso positivo), el nivel de acierto es muy bajo para las métricas accuracy, recall y precission.
El siguiente artículo presentará una red convolutiva para entrenar el mismo conjunto de datos con exáctamente las mismas métricas y funciones de pérdida y optimización.
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¡Hasta la próxima!
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