φυβλαςのβλογ
phyblas的博客



pytorch เบื้องต้น บทที่ ๙: ดรอปเอาต์และแบตช์นอร์ม
เขียนเมื่อ 2018/09/08 10:16
>> ต่อจาก บทที่ ๘



ดรอปเอาต์ (dropout) และแบตช์นอร์ม (batch norm) เป็นชั้นที่มักถูกเสริมเข้ามาภายในโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเป็นตัวช่วยในการเรียนรู้ของโครงข่าย

รายละเอียดเรื่องดรอปเอาต์อ่านในโครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๗

ส่วนเรื่องแบตช์นอร์มอ่านในโครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๘

ใน pytorch ก็ได้เตรียมชั้นของดรอปเอาต์และแบตช์นอร์มไว้



ดรอปเอาต์

ชั้นของดรอปเอาต์คือ torch.nn.Dropout
do = torch.nn.Dropout()
print(do) # ได้ Dropout(p=0.5)
do = torch.nn.Dropout(0.2)
print(do) # ได้ Dropout(p=0.2)

p คือค่าที่กำหนดว่าจะดรอปไปเป็นสัดส่วนเท่าไหร่ ถ้า p=0.2 แสดงว่าดรอปไป 0.2 เหลือ 0.8



แบตช์นอร์ม

ชั้นของแบตช์นอร์ม จะแยกใช้ขึ้นกับมิติของข้อมูล ถ้าเป็นข้อมูลทั่วไปใช้ torch.nn.BatchNorm1d แต่สำหรับโครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชันสองมิติ จะใช้ torch.nn.BatchNorm2d สามมิติจะใช้ torch.nn.BatchNorm3d แต่ไม่ว่าจะอันไหนก็มีลักษณะการทำงานโดยรวมเหมือนกัน ต่างกันที่มิติของข้อมูลที่ป้อนเข้ามา

BatchNorm1d มีค่าตัวเลือกที่สามารถใส่ได้ขณะสร้างคือ
- num_features จำนวนตัวแปรของข้อมูล
- eps ค่าเล็กๆที่ใช้บวกกับส่วนเบี่ยเบนมาตรฐานขณะหารเพื่อกันการหาร 0 ค่าตั้งต้นคือ 1e-5
- momentum โมเมนตัม ค่าตั้งต้นคือ 0.1
- affine กำหนดว่าจะมีการคำนวณเชิงเส้น โดยคูณ γ บวก β หรือไม่ ค่าตั้งต้นคือ True
- track_running_stats กำหนดว่าจะให้คำนวณค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนขณะวิ่งหรือไม่ ค่าตั้งต้นคือ True

ถ้า affine เป็น False (หรือ 0) ชั้นแบตช์นอร์มนี้ก็จะไม่มีพารามิเตอร์ที่ต้องทำการเรียนรู้
bn = torch.nn.BatchNorm1d(5)
print(bn) # ได้ BatchNorm1d(5, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
print(bn.weight) # ได้ Parameter containing: tensor([0.4586, 0.6134, 0.8062, 0.1755, 0.6985], requires_grad=True)
print(bn.bias) # ได้ Parameter containing: tensor([0., 0., 0., 0., 0.], requires_grad=True)
bn = torch.nn.BatchNorm1d(5,affine=0)
print(bn) # ได้ BatchNorm1d(5, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=0, track_running_stats=True)
print(bn.weight) # ได้ None
print(bn.bias) # ได้ None

โมเมนตัมในที่นี้ความหมายตรงกันข้ามกับในเนื้อหาโครงข่ายประสาทเทียมเบื้องต้น บทที่ ๑๘ กล่าวคือ
..(9.1)

เมื่อ m คือโมเมนตัม μR คือค่าเฉลี่ยขณะวิ่ง μB คือค่าใหม่ σR คือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานขณะวิ่ง σB คือค่าใหม่

แต่ใน chainer และ keras ต่างก็ใช้ในความหมายเดียวกันนี้ มีแต่ pytorch ที่ใช้ตรงกันข้าม ดังนั้นอาจต้องระวังตรงนี้ด้วย

ค่าตั้งต้นของโมเมนตัมในที่นี้คือ 0.1 ซึ่งตรงกันข้ามกับ chainer ที่เป็น 0.9 และ keras ที่เป็น 0.99 ดังนั้นต่อให้ไม่ได้ใส่ใจตั้งค่าตรงนี้ผลที่ได้ก็ไม่ต่างกันมาก

track_running_stats นั้นถ้ากำหนดให้เป็น False ไป จะไม่มีการคำนวณค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนขณะวิ่ง แล้วทำให้ไม่มีความแตกต่างระหว่างฝึกและตรวจสอบ



การแยกกรณีระหว่างการฝึกและการตรวจสอบ

ทั้งดรอปเอาต์และแบตช์นอร์มมีสิ่งที่ต้องระวังเหมือนกันก็คือการที่วิธีการคำนวณในชั้นจะต่างกันไปในระหว่างการเรียนรู้กับการตรวจสอบใช้งาน ดังนั้นจึงต้องนำมาพูดถึงเป็นพิเศษ

ออบเจ็กต์คลาส Module จะมีเมธอดชื่อ .eval() กับ .train() เป็นตัวสำหรับปรับโหมดเพื่อแยกว่ากำลังฝึกอยู่หรือกำลังตรวจสอบ

ในขณะที่ฝึกอยู่ ให้ปรับโหมดเป็นโหมดฝึก โดยใช้ .train() แต่พอจะทดสอบให้ปรับเป็นโหมดตรวจสอบโดยใช้ .eval()

หากไม่ได้ไปทำอะไร ค่าตั้งต้นเริ่มแรกจะอยู่ที่โหมดฝึก

การจะดูว่าอยู่ในโหมดฝึกหรือเปล่าให้ดูที่ .training

ลองใช้ดู
do = torch.nn.Dropout()
print(do.training) # ได้ True
do.eval()
print(do.training) # ได้ False
do.train()
print(do.training) # ได้ True

.eval() กับ .train() นั้นไม่ได้มีอยู่แค่ในชั้นดรอปเอาต์กับแบตช์นอร์ม แต่เป็นเมธอดสำหรับออบเจ็กคลาส Module ทั้งหมด เพียงแต่สำหรับตัวอื่นใช้ไปก็ไม่มีผลอะไร

และถ้าหากใช้กับ Module ที่บรรจุ Module อื่นอยู่ ตัวข้างในก็จะได้ผลนั้นไปด้วย
seq = torch.nn.Sequential(torch.nn.Dropout(),torch.nn.BatchNorm1d(10))
print(seq[0].training,seq[1].training) # ได้ True True
seq.eval()
print(seq[0].training,seq[1].training) # ได้ False False

ดังนั้นเวลาใช้ เราแค่สั่ง .train() กับ .eval() ให้กับตัว Module ใหญ่สุดครั้งเดียวก็จะเป็นการเปลี่ยนโหมดของทั้งระบบ



การนำมาใช้จริง

ต่อไปเป็นตัวอย่างของการสร้างโครงข่ายประสาทที่มีการนำแบตช์นอร์มและดรอปเอาต์มาใช้

ยกตัวอย่างโดยสร้างข้อมูลแบบนี้
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(8)
z = np.arange(5).repeat(80)
r = np.random.normal(z+1,0.35)
t = np.random.normal(1,1,400)
x = r*np.cos(t)
y = r*np.sin(t)
X = np.array([x,y]).T

plt.scatter(x,y,c=z,edgecolor='k',cmap='rainbow')
plt.show()


ลองสร้างโครงข่ายแบบนี้
import torch
relu = torch.nn.ReLU()
ha_entropy = torch.nn.CrossEntropyLoss()

class Prasat(torch.nn.Sequential):
    def __init__(self,m,eta=0.01,dropout=0,bn=0):
        super(Prasat,self).__init__()
        nm = len(m)
        for i in range(1,nm):
            lin = torch.nn.Linear(m[i-1],m[i])
            torch.nn.init.kaiming_normal_(lin.weight)
            lin.bias.data.fill_(0)
            self.add_module('lin%d'%i,lin)
            if(i<nm-1):
                if(bn): # สร้างชั้นแบตช์นอร์ม
                    self.add_module('bano%d'%i,torch.nn.BatchNorm1d(m[i]))
                if(dropout): # สร้างชั้นดรอปเอาต์
                    self.add_module('droa%d'%i,torch.nn.Dropout(dropout))
                self.add_module('relu%d'%i,relu)
        self.opt = torch.optim.Adam(self.parameters(),lr=eta)
        
    def rianru(self,X,z,X_truat,z_truat,n_thamsam):
        X = torch.Tensor(X)
        z = torch.LongTensor(z)
        X_truat = torch.Tensor(X_truat)
        z_truat = torch.LongTensor(z_truat)
        self.entropy = []
        self.khanaen_fuek = []
        self.khanaen_truat = []
        for o in range(n_thamsam):
            self.train() # ปรับเป็นโหมดฝึก
            a = self(X)
            J = ha_entropy(a,z)
            J.backward()
            self.opt.step()
            self.opt.zero_grad()
            self.entropy.append(float(J)) # เอนโทรปี
            self.eval() # ปรับเป็นโหมดทดสอบ
            self.khanaen_fuek.append(self.ha_khanaen_(X,z)) # คะแนนทำนายชุดข้อมูลฝึก
            self.khanaen_truat.append(self.ha_khanaen_(X_truat,z_truat)) # คำแนนทำนายชุดข้อมูลตรวจสอบ
            
    def thamnai(self,X):
        X = torch.Tensor(X)
        return self.thamnai_(X).numpy()
    
    def thamnai_(self,X):
        return self(X).argmax(1)
    
    def ha_khanaen_(self,X,z):
        return (self.thamnai_(X)==z).numpy().mean()

เวลาสร้างจะเลือกได้ว่าจะให้มีดรอปเอาต์กับแบตช์นอร์มหรือไม่ ถ้ามีก็จะสร้างชั้นขึ้นมาแทรกระหว่าง lin กับ ReLU

ในขั้นตอนการฝึกจะเรียกใช้ .train() ก่อนทำการคำนวณไปข้างหน้าและแพร่ย้อนกลับเพื่อฝึก หลังจากนั้นใช้ .eval() เพื่อทำนายแล้วคำนวณคะแนนในแต่ละขั้น

ในที่นี้ทำเมธอดทำนายแยกไว้ ๒ ตัว .thamnai_() เอาไว้ใช้ด้านในตัวคลาสขณะฝึก ส่วน .thamnai() จะเอาไว้ใช้นอกคลาส โดยข้อมูลป้อนเข้าเป็นอาเรย์ก็ได้ ข้างในจะทำการแปลงเป็นเทนเซอร์แล้วเรียกใช้ .thamnai_() อีกที เสร็จแล้วก็แปลงกลับเป็นอาเรย์

ลองสร้างโครงข่ายสัก ๔ ชั้น เทียบกรณีที่มีและไม่มีดรอปเอาต์กับแบตช์นอร์ม
sumlueak = np.random.permutation(len(z))
X_fuek,X_truat = X[sumlueak[:320]],X[sumlueak[320:]]
z_fuek,z_truat = z[sumlueak[:320]],z[sumlueak[320:]]

plt.figure(figsize=(6,9))
ax1 = plt.subplot(311)
ax1.set_title(u'เอนโทรปีไขว้',family='Tahoma',size=12)
ax2 = plt.subplot(312)
ax2.set_title(u'ความแม่นในการทำนายชุดข้อมูลฝึก',family='Tahoma',size=12)
ax3 = plt.subplot(313)
ax3.set_title(u'ความแม่นในการทำนายชุดข้อมูลตรวจสอบ',family='Tahoma',size=12)
for dropout in [0,1]:
    for bn in [0,1]:
        prasat = Prasat([2,300,300,300,5],eta=0.005,dropout=dropout*0.2,bn=bn)
        prasat.rianru(X_fuek,z_fuek,X_truat,z_truat,200)
        
        ls = ['--','-'][bn]
        si = ['#55aa66','#aa5588'][dropout]
        ax1.plot(prasat.entropy,si,ls=ls)
        ax2.plot(prasat.khanaen_fuek,si,ls=ls)
        ax3.plot(prasat.khanaen_truat,si,ls=ls)
ax1.legend([u'ไม่มี batchnorm, dropout=0',
            u'มี batchnorm, dropout=0',
            u'ไม่มี batchnorm, dropout=0.2',
            u'มี batchnorm, dropout=0.2'],
    prop={'family':'Tahoma','size':15})
plt.tight_layout()
plt.show()

plt.figure()
mx,my = np.meshgrid(np.linspace(x.min(),x.max(),200),np.linspace(y.min(),y.max(),200))
mX = torch.Tensor(np.array([mx.ravel(),my.ravel()]).T)
mz = prasat.thamnai(mX).reshape(200,200)
lim = [X.min(),X.max()]
plt.gca(xlim=(x.min(),x.max()),ylim=(y.min(),y.max()))

plt.scatter(x,y,c=z,edgecolor='k',cmap='rainbow')
plt.contourf(mx,my,mz,alpha=0.2,cmap='rainbow')
plt.show()



จะเห็นว่าแบตช์นอร์มทำให้การเรียนรู้คืบหน้าไปเร็วกว่ามาก ไม่ว่าจะกรณีที่มีดรอปเอาต์หรือไม่ก็ตาม



>> อ่านต่อ บทที่ ๑๐


-----------------------------------------

囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧囧

ดูสถิติของหน้านี้

หมวดหมู่

-- คอมพิวเตอร์ >> ปัญญาประดิษฐ์ >> โครงข่ายประสาทเทียม
-- คอมพิวเตอร์ >> เขียนโปรแกรม >> python >> pytorch

ไม่อนุญาตให้นำเนื้อหาของบทความไปลงที่อื่นโดยไม่ได้ขออนุญาตโดยเด็ดขาด หากต้องการนำบางส่วนไปลงสามารถทำได้โดยต้องไม่ใช่การก๊อปแปะแต่ให้เปลี่ยนคำพูดเป็นของตัวเอง หรือไม่ก็เขียนในลักษณะการยกข้อความอ้างอิง และไม่ว่ากรณีไหนก็ตาม ต้องให้เครดิตพร้อมใส่ลิงก์ของทุกบทความที่มีการใช้เนื้อหาเสมอ

目录

从日本来的名言
python
-- numpy
-- matplotlib

-- pandas
-- pytorch
maya
机器学习
-- โครงข่าย
     ประสาทเทียม
javascript
与日本相关的日记
与中国相关的日记
-- 与北京相关的日记
与台湾相关的日记
与北欧相关的日记
与其他国家相关的日记
qiita
其他日志

按类别分日志



ติดตามอัปเดตของบล็อกได้ที่แฟนเพจ

  查看日志

  推荐日志

เรียนรู้วิธีการใช้ regular expression (regex)
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกวางตุ้ง
การใช้ unix shell เบื้องต้น ใน linux และ mac
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาจีนกลาง
g ในภาษาญี่ปุ่นออกเสียง "ก" หรือ "ง" กันแน่
ทำความรู้จักกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
ค้นพบระบบดาวเคราะห์ ๘ ดวง เบื้องหลังความสำเร็จคือปัญญาประดิษฐ์ (AI)
หอดูดาวโบราณปักกิ่ง ตอนที่ ๑: แท่นสังเกตการณ์และสวนดอกไม้
พิพิธภัณฑ์สถาปัตยกรรมโบราณปักกิ่ง
เที่ยวเมืองตานตง ล่องเรือในน่านน้ำเกาหลีเหนือ
บันทึกการเที่ยวสวีเดน 1-12 พ.ค. 2014
แนะนำองค์การวิจัยและพัฒนาการสำรวจอวกาศญี่ปุ่น (JAXA)
เล่าประสบการณ์ค่ายอบรมวิชาการทางดาราศาสตร์โดยโซวเคนได 10 - 16 พ.ย. 2013
ตระเวนเที่ยวตามรอยฉากของอนิเมะในญี่ปุ่น
เที่ยวชมหอดูดาวที่ฐานสังเกตการณ์ซิงหลง
บันทึกการเที่ยวญี่ปุ่นครั้งแรกในชีวิต - ทุกอย่างเริ่มต้นที่สนามบินนานาชาติคันไซ
หลักการเขียนทับศัพท์ภาษาญี่ปุ่น
ทำไมจึงไม่ควรเขียนวรรณยุกต์เวลาทับศัพท์ภาษาต่างประเทศ
ทำไมถึงอยากมาเรียนต่อนอก
เหตุผลอะไรที่ต้องใช้ภาษาวิบัติ?