{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "x4HI2mpwlrcn"
},
"source": [
"##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"cellView": "form",
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T22:25:45.512093Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T22:25:45.511802Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T22:25:45.515656Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T22:25:45.515085Z"
},
"id": "679Lmwt3l1Bk"
},
"outputs": [],
"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "DSPCom-KmApV"
},
"source": [
"# 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "klAltGp8ycek"
},
"source": [
""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "qLGkt5qiyz4E"
},
"source": [
"このチュートリアルでは、MNIST の数の分類をするための、シンプルな[畳み込みニューラルネットワーク](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#convolutional_neural_network) (CNN: Convolutional Neural Network) の学習について説明します。このシンプルなネットワークは MNIST テストセットにおいて、99%以上の精度を達成します。このチュートリアルでは、[Keras Sequential API](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)を使用するため、ほんの数行のコードでモデルの作成と学習を行うことができます。"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer',\n",
" 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']\n",
"\n",
"plt.figure(figsize=(10,10))\n",
"for i in range(25):\n",
" plt.subplot(5,5,i+1)\n",
" plt.xticks([])\n",
" plt.yticks([])\n",
" plt.grid(False)\n",
" plt.imshow(train_images[i])\n",
" # The CIFAR labels happen to be arrays, \n",
" # which is why you need the extra index\n",
" plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])\n",
"plt.show()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Oewp-wYg31t9"
},
"source": [
"### 畳み込みの基礎部分の作成"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "3hQvqXpNyN3x"
},
"source": [
"下記の6行のコードは、一般的なパターンで畳み込みの基礎部分を定義しています: [Conv2D](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Conv2D) と [MaxPooling2D](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/MaxPool2D) レイヤーのスタック。\n",
"\n",
"入力として、CNNはバッチサイズを無視して、形状（image_height、image_width、color_channels）のテンソルを取ります。これらのディメンションを初めて使用する場合、color_channelsは（R,G,B）を参照します。 この例では、CIFAR 画像の形式である形状（32, 32, 3）の入力を処理するようにCNNを構成します。これを行うには、引数`input_shape`を最初のレイヤーに渡します。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T22:25:53.868653Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T22:25:53.868119Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T22:25:56.347375Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T22:25:56.346660Z"
},
"id": "L9YmGQBQPrdn"
},
"outputs": [],
"source": [
"model = models.Sequential()\n",
"model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))\n",
"model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))\n",
"model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))\n",
"model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))\n",
"model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "lvDVFkg-2DPm"
},
"source": [
"これまでのモデルのアーキテクチャを表示します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T22:25:56.351631Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T22:25:56.351349Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T22:25:56.367018Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T22:25:56.366261Z"
},
"id": "8-C4XBg4UTJy"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model: \"sequential\"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" Layer (type) Output Shape Param # \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" conv2d (Conv2D) (None, 30, 30, 32) 896 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" max_pooling2d (MaxPooling2 (None, 15, 15, 32) 0 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" D) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" conv2d_1 (Conv2D) (None, 13, 13, 64) 18496 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" max_pooling2d_1 (MaxPoolin (None, 6, 6, 64) 0 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" g2D) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" conv2d_2 (Conv2D) (None, 4, 4, 64) 36928 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Total params: 56320 (220.00 KB)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Trainable params: 56320 (220.00 KB)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
}
],
"source": [
"model.summary()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "_j-AXYeZ2GO5"
},
"source": [
"上記より、すべての Conv2D と MaxPooling2D レイヤーの出力は shape (height, width, channels) の 3D テンソルであることがわかります。width と height の寸法は、ネットワークが深くなるにつれて縮小する傾向があります。各 Conv2D レイヤーの出力チャネルの数は、第一引数 (例: 32 または 64) によって制御されます。通常、width とheight が縮小すると、各 Conv2D レイヤーにさらに出力チャネルを追加する余裕が (計算上) できます。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "_v8sVOtG37bT"
},
"source": [
"### 上に Dense レイヤーを追加\n",
"\n",
"モデルを完成するために、(shape (3, 3, 64) の) 畳み込みの基礎部分からの最後の出力テンソルを、1つ以上の Dense レイヤーに入れて分類を実行します。現在の出力は 3D テンソルですが、Dense レイヤーは入力としてベクトル (1D) を取ります。まず、3D 出力を 1D に平滑化 (または展開) してから、最上部に1つ以上の Dense レイヤーを追加します。MNIST は 10 個の出力クラスを持ちます。そのため、我々は最後の Dense レイヤーの出力を 10 にし、softmax関数を使用します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T22:25:56.378776Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T22:25:56.378313Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T22:25:56.408191Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T22:25:56.407561Z"
},
"id": "mRs95d6LUVEi"
},
"outputs": [],
"source": [
"model.add(layers.Flatten())\n",
"model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))\n",
"model.add(layers.Dense(10))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ipGiQMcR4Gtq"
},
"source": [
"モデルの完全なアーキテクチャは次のとおりです。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T22:25:56.411829Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T22:25:56.411078Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T22:25:56.431324Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T22:25:56.430551Z"
},
"id": "8Yu_m-TZUWGX"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model: \"sequential\"\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" Layer (type) Output Shape Param # \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" conv2d (Conv2D) (None, 30, 30, 32) 896 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" max_pooling2d (MaxPooling2 (None, 15, 15, 32) 0 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" D) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" conv2d_1 (Conv2D) (None, 13, 13, 64) 18496 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" max_pooling2d_1 (MaxPoolin (None, 6, 6, 64) 0 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" g2D) \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" conv2d_2 (Conv2D) (None, 4, 4, 64) 36928 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" flatten (Flatten) (None, 1024) 0 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" dense (Dense) (None, 64) 65600 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" dense_1 (Dense) (None, 10) 650 \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" \n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"=================================================================\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Total params: 122570 (478.79 KB)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Trainable params: 122570 (478.79 KB)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"_________________________________________________________________\n"
]
}
],
"source": [
"model.summary()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "xNKXi-Gy3RO-"
},
"source": [
"ネットワークの要約は、(4, 4, 64) 出力が、2 つの高密度レイヤーを通過する前に形状のベクトル (1024) に平坦化されたことを示しています。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "P3odqfHP4M67"
},
"source": [
"### モデルのコンパイルと学習"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2024-01-11T22:25:56.444988Z",
"iopub.status.busy": "2024-01-11T22:25:56.444389Z",
"iopub.status.idle": "2024-01-11T22:27:06.467755Z",
"shell.execute_reply": "2024-01-11T22:27:06.466967Z"
},
"id": "MdDzI75PUXrG"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
"I0000 00:00:1705011960.257626 1026150 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/1563 [..............................] - ETA: 1:12:47 - loss: 2.3073 - accuracy: 0.0000e+00"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 13/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 2.3171 - accuracy: 0.1010 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 27/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 2.3091 - accuracy: 0.1076"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 41/1563 [..............................] - ETA: 5s - loss: 2.3007 - accuracy: 0.1242"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 55/1563 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 2.2911 - accuracy: 0.1312"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 69/1563 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 2.2725 - accuracy: 0.1431"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 83/1563 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 2.2436 - accuracy: 0.1525"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 97/1563 [>.............................] - ETA: 5s - loss: 2.2096 - accuracy: 0.1633"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 111/1563 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 2.1897 - accuracy: 0.1717"
]
},
{
"name": "stdout",
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"この単純な CNN は、 数行のコードで 70％ を超えるテスト精度を達成しています。別の CNN スタイルについては、Keras サブクラス化 API と{`tf.GradientTape`を使用する[ 上級者向け TensorFlow 2 クイックスタート](https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced)の例を参照してください。"
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