用 Keras 玩 Machine Learning

Keras 是一個開源專案，透過 Python 實做的深度學習高階 API 函式庫。透過 Keras 可以快速的進入 Machine Learning 領域，這份投影片提供了 Google Colab 相關程式範例，邊做邊學～

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1. 用 Keras 玩 Machine Learning
   SJ Chou
   sj@toright.com
   https://blog.toright.com
   

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2. Outline
   ● 機器學習到深度學習
   ● 認識 Keras
   ● 用 Keras 訓練 MNIST 手寫辨識 / IMDB Reviews
   ● 認識訓練參數 / 損失函數與優化器
   ● 認識卷積神經網路 (CNN)
   ● 少量資料訓練卷積神經網路
   

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3. 程式 與 機器學習 的差別
   傳統程式開發
   規則
   資料
   答案
   機器學習
   (監督式學習)
   答案
   資料
   規則
   程式設計的過程需要歸納出「規則」，進而轉化為程式
   碼。
   機器學習用來應付當「規則」無法透過程式來直接描述
   的情況下，可以透過大量的「資料」與「答案」來建立「規
   則」
   

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4. 類神經網路是什麼？
   類神經網路就像一個龐大的「多項
   式」，需要大量計算才能求得最佳解。
   如今類神經網路已經發展出非常多
   樣的網路模型，透過不同的神經元連
   接方式、資料處理方式、參數調整方
   式、收斂方式來建立 AI 模型，應付各
   種問題。
   

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5. 深度學習的基本概念
   深度學習的基本架構，透過不同的「網路層」
   連接方式，可以產生不同的 AI Model，解決
   不同的問題。
   層 (資料轉換)
   層 (資料轉換)
   預測值 Y’ 標準答案 Y
   損失函數
   損失分數
   優化器
   權重
   權重
   輸入資料 X
   

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6. ● 機率建模 (Probabilistic modeling)
   ○ 單純貝式分類器
   ○ 邏輯斯回歸 (Logistic Regression)
   ● Kernel Methods
   ○ SVM - 將資料投影到高維空間，進而尋找最佳決策邊界。難以用在大量的資料集，像是影像處理領域。屬於淺層工作法，
   其中「特徵工程」就變得相當重要。
   ● 決策樹、隨機森林、梯度提昇機器
   ○ 決策樹 (Decision tree)
   ○ 隨機森林 (Random Forest)：集合大量決策樹組合輸出 值，在 2010 ~ 2014 廣授歡迎。
   ○ 梯度提昇機 (Gradient Boosting Machines, GBM)：適合處理非感知資料，透過迭代訓練逐步提昇模型的弱點，也稱為弱預
   測模型。
   除了神經網路以外的機器「淺層學習」
   特徵工程 (Feature Engineering)：為資料精心安排量好的表示法
   

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7. 為什麽現在「深度學習」高速發展？
   基於三個原因
   硬體設備提昇：GPU, CUDA 平行運算 (Nvidia)
   資料爆炸：伴隨網路發展，產生大量的資料、標記內容
   演算法：更好的啟動函數、更好的權重初始化方法、更好的最佳化方式
   

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8. 認識 Keras ＆ Keras Features
   Keras 是一個開源專案，透過 Python 實做的深度學習高階 API 函式庫。採用 MIT License，主要作者維護者是
   Google 工程師 François Chollet。
   ● 相同的程式碼可以在 CPU 或 GPU 上執行
   ● 提供 API 快速建構神經網路雛型
   ● 內建函式庫支援卷神經網路、循環神經網路以及任何組合
   ● 可建構任何形式的深度學習模型，包含對抗神經網路、神經圖靈機
   ● 內建 Play Dataset，可以進行一些演算法的實驗
   

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9. Keras Programming Stack
   

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10. 深度學習的
    HelloWorld
    MNIST 手寫辨識
    

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11. 如何使用 Keras 訓練神經網路 - 建立網路
    準備 MNIST 資料集 (7 萬張 0~9 手寫圖片)
    使用 Keras 建立網路
    from keras.datasets import mnist
    (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
    from keras import models
    from keras import layers
    network = models.Sequential()
    network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
    network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
    層 (資料轉換)
    層 (資料轉換)
    預測值 Y’ 標準答案 Y
    損失函數
    損失分數
    優化器
    權重
    權重
    輸入資料 X
    

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12. 如何使用 Keras 訓練神經網路 - 設定網路與資料處理
    準備「優化器、損失函數、評量準則」
    network.compile(optimizer='rmsprop', # 優化器
    loss='categorical_crossentropy', # 損失函數
    metrics=['accuracy']) # 評量準則
    處理資料格式 (正規劃)
    fix_train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28)).astype('float32') / 255
    fix_test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28)).astype('float32') / 255
    from keras.utils import to_categorical
    fix_train_labels = to_categorical(train_labels) # [3,...] => [[0.,0.,0.,1.,...],...]
    fix_test_labels = to_categorical(test_labels)
    層 (資料轉換)
    層 (資料轉換)
    預測值 Y’ 標準答案 Y
    損失函數
    損失分數
    優化器
    權重
    權重
    輸入資料 X
    

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13. 如何使用 Keras 訓練神經網路 - 訓練網路
    訓練模型
    network.fit(fix_train_images, # 輸入資料 X
    fix_train_labels, # 標準答案 Y
    epochs=5, # epochs 表示要跑幾次
    batch_size=128) # batch 表示分批訓練的每一次訓練使用幾筆資料
    層 (資料轉換)
    層 (資料轉換)
    預測值 Y’ 標準答案 Y
    損失函數
    損失分數
    優化器
    權重
    權重
    輸入資料 X
    

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14. 如何使用 Keras 訓練神經網路 - 測試網路
    評估模型
    test_loss, test_acc = network.evaluate(
    fix_test_images, # 輸入資料 X
    fix_test_labels) # 標準答案 Y
    print('test_loss:', test_loss)
    print('test_acc:', test_acc)
    層 (資料轉換)
    層 (資料轉換)
    預測值 Y’ 標準答案 Y
    損失函數
    損失分數
    優化器
    權重
    權重
    輸入資料 X
    

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15. 如何使用 Keras 訓練神經網路 - 追蹤訓練
    過程
    network.fit(fix_train_images, # 輸入資料 X
    fix_train_labels, # 標準答案 Y
    epochs=20, # epochs 表示要跑幾次
    batch_size=128, # batch 表示分批訓練的每一次訓練使用幾筆資料
    validation_data=(fix_test_images, fix_test_labels)) # 每一次 epoch 結束後就拿測試資料來驗證
    Demo Time
    CoLab 範例連結
    

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16. 如何使用 Keras 訓練神經網路 - 看圖分析 (loss)
    history_dict = result.history
    loss_values = history_dict['loss']
    val_loss_values = history_dict['val_loss']
    epochs = range(1, len(loss_values) + 1)
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(epochs, loss_values, 'bo', label='Training loss')
    plt.plot(epochs, val_loss_values, 'b', label='Validation loss')
    plt.title('Training and validation loss')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Loss')
    plt.legend()
    plt.show()
    Validation loss 不一定會跟隨 Training loss 一起降低，當 Model Over Fitting Train Data 時，就會發生
    Validation loss 上升的情況。
    

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17. 如何使用 Keras 訓練神經網路 - 看圖分析 (accuracy)
    plt.clf()
    acc = history_dict['accuracy']
    val_acc = history_dict['val_accuracy']
    plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
    plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
    plt.title('Training and validation accuracy')
    plt.xlabel('Epochs')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.legend()
    plt.show()
    訓練的過程中 Accuracy 後期並有沒太大的變化， Model 很快就在假設空間裡收斂。
    

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18. 換一個例子玩看看
    IMDB Reviews
    

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19. 換個資料集試試：IMDB Review Dataset
    訓練 Dataset：25,000
    測試 Dataset：25,000
    優化器：RMSprop
    損失函數：二元分類
    Batch Size：512
    Epochs：100
    這裡我們使用三層網路，全連接層僅使用兩層 16 個神
    經元的網路，啟動函數設定為 relu，連接最後使用一個
    神經元輸出（表示正評或負評），並使用 sigmoid 作為
    最後輸出的啟動函數。
    

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20. 換個資料集試試：IMDB Review Dataset
    透過圖表我們可以發現很早就已經發生 Over Fitting Demo Time
    CoLab 範例
    

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21. 原來算比較久不一
    定比較好 R～
    建議：透過訓練過程的監控，可以選擇某一個 Epoch，獲得表現最好的 Model
    

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22. 如何選擇 Keras 訓練參數？
    

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23. 損失函數與優化器：構成學習程序的關鍵
    神經網路架構很重要，網路架構形成假設空間，如果假設空間無法涵蓋最佳權重，任憑如何運算
    (fit) 效果也不會好！
    

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24. Keras Optimizer and Losses Function
    ● 優化器 Optimizer
    ○ SGD
    ○ RMSprop
    ○ Adagrad
    ○ Adadelta
    ○ Adam
    ○ Adamax
    ○ Nadam
    ● 損失函數 Losses
    ○ mean_squared_error
    ○ mean_absolute_error
    ○ mean_absolute_percentage_error
    ○ mean_squared_logarithmic_error
    ○ squared_hinge
    ○ hinge
    ○ categorical_hinge
    ○ logcosh
    ○ categorical_crossentropy
    ○ sparse_categorical_crossentropy
    ○ binary_crossentropy
    ○ kullback_leibler_divergence
    ○ poisson
    ○ cosine_proximity
    由於 Keras 已經提供許多實做完整的優化器與
    損失函數，讓我們可以針對問題進行不同參數的
    搭配訓練，透過數次的實驗找出最適合解決問題
    的模型架構。
    

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25. 如何選擇損失函數？
    二元分類問題：二元交叉熵 (Binary Crossentropy)
    只有兩類的分類問題
    多類別分類問題：分類交叉熵 (Categorical Crossentropy)
    超過兩類的分類問題，如文章分類
    回歸問題：均方差 (Meansquared Error)
    擅長處理連續性的資料，如預測天氣溫度、房價
    序列學習問題：連結時序分類 (Connectionist Temporal Classification, CTC)
    

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26. 損失函數如何選擇適合搭配的啟動函數
    Problem type
    問題類型
    Last-layer activation
    輸出層的啟動函數
    Loss function
    損失函數
    Binary classifiction
    二元分類
    sigmoid binary_crossentropy
    Multiclass, single-label classification
    多分類 / 單選題
    softmax categorical_crossentropy
    Multiclass, multilabel classification
    多分類 / 多選題
    sigmoid binary_crossentropy
    Regression to arbitrary values
    回歸 (天氣/房價) / 任意值
    None mse
    Regression to value between 0 and 1
    回歸 / 可正規化
    sigmoid mse or binary_crossentropy
    softmax：稱為歸一化函數，輸出 值的「總和 = 1」
    sigmoid：稱為 S 型函數，輸出值介於 0~1 的範圍
    

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27. 網路的神經元數量一定越多越好嗎？
    神經元表示維度空間，越多的神經元表示假設空間越大，自由度
    越高，相對的計算成本會更加昂貴。
    但維度太高有可能學習到不想要的 Pattern，造成 overfitting！
    

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28. 如何選擇參數與避免過度適配 (Over
    Fitting)
    ● 減少網路容量，避免神經元數量太多
    ● 更多訓練資料，避免訓練資料太少
    ● 神經元不得少於結果輸出的個數
    ● 使用權重常規化：避免較大的權重
    值主導整個模型
    ● 使用丟棄法：在 Layer 輸出加入雜訊，讓網路比較不會
    死記訓練資料
    

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29. 回顧
    可以調整參數有哪些？ ● 神經網路架構
    ● 啟動函數
    ● 損失函數
    ● 優化器
    ● Epoch
    ● Batch Size
    

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30. 卷積神經網路
    CNN, Convolutional Neural Networks
    

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31. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks)
    CNN 在影像辨識中發揮很大的成效，卷積層可以學習到影像中的特徵，比如形狀、紋理、顏色等等
    ...但卷積
    層的訓練是很耗費運算的一項工作～如果沒有大量的資料不容易訓練出優異的卷積層網路。
    卷積如何運算 https://gaussian37.github.io/dl-concept-cnn/
    Convolutional Neural Networks
    

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32. 資料集的組成 （調整參數與資訊洩漏）
    為什麽要分為「訓練、驗證、測試」三種資料集？
    由於在訓練模型的過程中，我們會不停的調整參數，好讓準確性提高
    (對於驗證資料集越來越高
    )。但是每一次調整都會
    將驗證資料集的資訊洩漏到模型中，如果沒有切割出乾淨的「測試資料」，就會在調整參數時被我們
    手動 Over Fitting。
    最終我們期望訓練出來的模型是可以預測「未來的資料」的，因此把測試資料分開是比較好的作法。
    訓練 驗證 測試 未來真正的預測資料
    

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33. CNN 需要大量的樣本，如果樣本資料不夠
    多的時候怎麼辦？
    K 折驗證：把所有樣本除了測試以外剩下的資料分成 K 群，每次都用不同的組合訓練 Model，最後取平均值作為評估的
    依據。
    訓練 驗證 測試
    訓練 驗證 測試
    訓練
    訓練
    驗證 測試
    訓練
    訓練
    驗證 測試
    訓練
    樣本足夠的情況
    

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34. 少量資料也能訓練
    卷積神經網路
    資料擴增法 (Data augmentation)
    預先訓練神經網路的特徵萃取法 (Feature extraction with a pertrained network)
    微調預先訓練神經網路法 (Fine-tuning a pretrained network)
    

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35. 方法一
    資料擴增法
    當訓練影像不足或取得困難時，我們可以透過對既有影像進
    行變化處理，藉此產生更多的影像數據送進 CNN 神經網路
    進行訓練。
    

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36. 資料擴增法 (Data augmentation)
    如果我們的訓練影像 Dataset 不足，可以透過資料擴增法增加樣本數量。實現方法為將原本的影像進行隨機縮放、旋
    轉、平移、翻轉等影像處理技巧，來創造更多的訓練樣本。
    以下使用 2,000 張貓狗照片樣本進行訓練，差不多在 5 Epoch 時就達到最小值，正
    確率約 0.7，少量資料造成 Over Fitting，效果不佳～
    

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37. 資料擴增法 - Keras ImageDataGenerator
    ImageDataGenerator(
    rotation_range=40, # 隨機旋轉的角度
    width_shift_range=0.2, # 隨機水平平移的 % 比例
    height_shift_range=0.2, # 隨機垂直平移的 % 比例
    shear_range=0.2, # 隨機傾斜的角度
    zoom_range=0.2, # 隨機縮放的比例
    horizontal_flip=True, # 隨機左右翻轉
    fill_mode='nearest') # 邊界像素填補，由於影像調
    整後周圍會出現缺少的像素，設定 nearest 會以最接近的像素填補
    四張透過 ImageDataGenerator
    產生的樣本
    透過影像資料產生更多樣本
    

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38. 資料擴增法 - 效果
    將貓與狗的訓練樣本由 2,000 擴增為 3,200，並且在網路最後一層 Dropout 50%，可將正確率提昇至 0.85
    Demo Time
    CoLab 範例
    

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39. 方法二
    預先訓練神經網路的特徵萃取法
    我們知道 CNN 卷積層的訓練需要很多數據與運算資源，在
    資料集不足的情況下，從頭訓練卷積層不是一個聰明的方
    法。何不直接採用大神訓練好的卷積層，加速 AI Time to
    Market。
    

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40. 預先訓練神經網路的特徵萃取法
    (Feature extraction with a pertrained network)
    站在巨人的肩膀上，直接使用一些典型網路已經訓練好的 Convolutional Base 來擷取特徵，透過特徵重新訓練自己的
    Full Connection 分類網路。
    由於訓練 Convolutional Layer 成本是很高的，太少的樣本不足以訓練出具有特徵擷取意義的網路。
    Convolutional Base
    

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41. 什麼是 CNN 特徵!?
    由於卷積網路可以學習影像特徵，越接近 Input 的 Layer 所能
    理解的特徵越「普適」而且抽象，像是紋理、顏色等等。越後面
    的 Layer 所學習到的特徵越接近物體的描述，像是耳
    朵、眼睛
    等等。
    

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42. 預先訓練神經網路的特徵萃取法 - VGG16
    除了 VGG Keras 還有提供更多典型網路：
    # 載入 VGG 網路 Convolutional Base
    from keras.applications import VGG16
    conv_base = VGG16(weights='imagenet',
    include_top=False,
    input_shape=(150, 150, 3))
    conv_base.summary()
    ● DenseNet
    ● NASNet
    ● InceptionResNetV2
    ● ResNet 50
    ● Inception v3
    ● Xception
    ● VGG16
    ● VGG19
    ● MobileNet
    ● MobileNet V2
    

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43. 預先訓練神經網路的特徵萃取法 - 抽取特徵
    def extract_features(directory, sample_count):
    features = np.zeros(shape=(sample_count, 4, 4, 512))
    labels = np.zeros(shape=(sample_count))
    generator = datagen.flow_from_directory(
    directory,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')
    i = 0
    for inputs_batch, labels_batch in generator:
    features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)
    features[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = features_batch
    labels[i * batch_size : (i + 1) * batch_size] = labels_batch
    i += 1
    if i * batch_size >= sample_count:
    break
    return features, labels
    透過已經訓練好的卷積網路
    來萃取特徵，這裡的程式將圖
    片影像直接送入卷積網路，將
    計算出的數值儲存起來，後續
    會用來訓練分類網路。 要訓練的圖片先透過既有的 CNN 抽取特徵
    

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44. 預先訓練神經網路的特徵萃取法 - 訓練
    from keras import models
    from keras import layers
    from keras import optimizers
    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Dense( 256, activation= 'relu', input_dim= 4 * 4 * 512))
    model.add(layers.Dropout( 0.5))
    model.add(layers.Dense( 1, activation= 'sigmoid' ))
    model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr= 2e-5),
    loss= 'binary_crossentropy' ,
    metrics=[ 'acc'])
    history = model.fit(train_features, train_labels,
    epochs= 30,
    batch_size= 20,
    validation_data=(validation_features,
    validation_labels))
    透過這樣的方法可以獲得將約 0.9 的正確性
    ，效果比資料擴增法又好上一點。如果合併
    兩種方法 (資料擴充 + 特增萃取)，成本會高
    一些，但是可以提升到 0.95 的正確性。
    用特徵來訓練而不是圖片
    Demo Time
    CoLab 範例
    

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45. 方法三
    微調預先訓練神經網路法
    使用已經訓練好的模型進行調整與重新訓練
    

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46. 微調預先訓練神經網路法
    (Fine-tuning a pretrained network)
    解凍 (Freeze) 一些卷積基底「頂部」的某些層用於特徵擷取，並對新加入的
    Full
    Connection Layer 進行聯合訓練。由於稍稍調整了原本 CNN 基底的表示法，所以
    叫做「微調」。
    解凍卷積基底
    新加入的 FC
    重新訓練
    採用預先訓練法大約 0.9 正確率，接下來解凍部份
    CNN 基底重新進行訓練。
    

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47. 微調預先訓練神經網路法
    (Fine-tuning a pretrained network)
    conv_base.trainable = True
    for layer in conv_base.layers:
    if layer.name == 'block5_conv1'
    :
    layer.trainable = True # 解凍 CNN 基底
    else:
    layer.trainable = False
    model.compile(loss='binary_crossentropy'
    ,
    optimizer=optimizers.RMSprop(lr=
    1e-5), # 低學習率
    metrics=[
    'acc'])
    history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=
    100,
    epochs=100,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=
    50)
    解凍
    

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48. 微調預先訓練神經網路法
    將 VGG16 CNN Base 部份 Layer 進行解凍，重新進行聯合學習，在這個案例可以提昇
    約 1% 左右的正確率，讓整體正確率到達 97%
    其實如果不解凍 CNN 也是會有不錯的效果，大約正確率是 96%
    Demo Time
    CoLab 範例
    

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49. The End
    2020/06/30
    SJ Chou
    sj@toright.com
    https://blog.toright.com
    

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