Matlab과 Seaborn 의 기본적인 기능들

Matlab & Seaborn 기본적인 기능 정리

이것도 귀찮아서 github gist로...

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Pandas 기본적인 기능 정리

귀찮아서 github gist로...

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Numpy 기본적인 기능 정리

pytorch에서 주는 곤충 이미지를 분류하는 작업을 해보려고 한다. 벌과 개미 이미지가 있는데, 각각의 이미지를 잠깐 살펴보면

![ant1](../images/ant1.jpg)
![ant2](../images/ant2.jpg)
![ant3](../images/ant3.jpg)
![ant4](../images/ant4.jpg)
![ant5](../images/ant5.jpg)

```python
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

import os
from PIL import Image
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, model_selection


train_path = '/content/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/pytorch/data/hymenoptera_data/train/'
val_path = '/content/gdrive/My Drive/Colab Notebooks/pytorch/data/hymenoptera_data/val/'
```

이미지를 분석한다. RGB컬러로 이루어진 이미지이므로, 이를 숫자로 변환해서 구별하고자 한다.

```python
dirs = ['ants', 'bees']

data = []
label = []

for i, d in enumerate(dirs):
  files = os.listdir(train_path+d)
  
  for f in files:
    img = Image.open(train_path + d + '/' + f, 'r')
    # 이미지를 128, 128로 일괄 리사이즈 한다.
    resize_img = img.resize((128, 128))

    # 이미지를 RGB 컬러로 각각 쪼갠다.
    # https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/reference/Image.html#PIL.Image.Image.split 참조
    r, g, b = resize_img.split()
    # 각 쪼갠 이미지를 255로 나눠서 0~1 사이의 값이 나오도록 정규화 한다.
    r_resize_img = np.asarray(np.float32(r) / 255.0)
    b_resize_img = np.asarray(np.float32(g) / 255.0)
    g_resize_img = np.asarray(np.float32(b) / 255.0)
    
    rgb_resize_img = np.asarray([r_resize_img, b_resize_img, g_resize_img])
    # 이렇게 가공한 이미지를 추가한다. 
    data.append(rgb_resize_img)
    # 라벨 (ant: 0, bee: 1)
    label.append(i)

pd.DataFrame(data[0][0]).shape
```

```
(128, 128)
```

이제 각각의 데이터를 분석할 수 있도록 변경한다.

```python
data = np.array(data, dtype='float32')
label = np.array(label, dtype='int64')

train_X, test_X, train_Y, test_Y = model_selection.train_test_split(data, label, test_size=0.1)

train_X = torch.from_numpy(train_X).float()
train_Y = torch.from_numpy(train_Y).long()

test_X = torch.from_numpy(test_X).float()
test_Y = torch.from_numpy(test_Y).long()

train = TensorDataset(train_X, train_Y)
train_loader = DataLoader(train, batch_size=32, shuffle=True)
```

이제 신경망을 구성해야 한다.

```python
# 신경망 구성
class Net(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Net, self).__init__()
    # 합성곱층
    self.conv1 = nn.Conv2d(3, 10, 5) # 입력 채널 수, 출력 채널 수, 필터 크기
    self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, 5)

    # 전결합층
    self.fc1 = nn.Linear(20 * 29 * 29, 50) # 29=(((((128-5)+1)/2)-5)+1)/2
    self.fc2 = nn.Linear(50, 2)

  def forward(self, x):
    # 풀링층
    x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), 2) # 풀링 영역 크기
    x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)
    x = x.view(-1, 20 * 29 * 29)
    x = F.relu(self.fc1(x))
    x = self.fc2(x)
    return F.log_softmax(x)

# 인스턴스 생성
model = Net()
```


```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(500):
  total_loss = 0
  for train_x, train_y in train_loader:
    train_x, train_y = Variable(train_x), Variable(train_y)
    optimizer.zero_grad()
    output = model(train_x)
    loss = criterion(output, train_y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    total_loss += loss.data.item()
  if (epoch+1) % 50 == 0:
    print(epoch+1, total_loss)

test_x, test_y = Variable(test_X), Variable(test_Y)
result = torch.max(model(test_x).data, 1)[1]
accuracy = sum(test_y.data.numpy() == result.numpy()) / len(test_y.data.numpy())
accuracy
```

정확도는 0.6이 나왔다. 랜덤으로 때려 맞춰도 50%인 것을 감안했을때, 썩 좋은 수치라고는 할 수 없다. 문제는 covolutional layer의 크기와 개수다. 이를 조금더 조정해야 한다. 조정해서 조금더 정확치를 높여보자.



pytorch에서 주는 곤충 이미지를 분류하는 작업을 해보려고 한다. 벌과 개미 이미지가 있는데, 각각의 이미지를 잠깐 살펴보면 ![ant1](../images/ant1.jpg) ![ant2](../images/ant2.jpg) ![ant3](../images/ant3.jpg) ![ant4](../.....

Pytorch (3-1) - CNN: 곤충 이미지 분류하기

앞서 CNN네트워크를 진행하면서 모르는 부분이 좀 있어서, 이론적인 측면을 좀더 강조해서 글을 써보려고 한다.

## 구조

일단 중간층이 Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully-connted Layer로 구성되어 있다. 그리고 마지막엔 Dropouut Layer를 넣는 경우도 있고, Softmax 함수로 마무리 한다.

![structure](https://navoshta.com../../../images/posts/traffic-signs-classification/traffic-signs-architecture.png)

### Convolutional Layer

이른바 합성곱층이다. 입력데이터에 필터를 적용해서 특징값을 추출하는 레이어다. 필터를 적용해서 특징값을 추출하고, 이 필터의 값을 비선형 값으로 바꾸어주는 Activation 함수 (일반적으로 ReLU)로 이루어져 있다.

![convolutional-layer](https://t1.daumcdn.net/cfile/tistory/23561441583ED6AB29)

### Filter

필터는 찾으려는 특징이 입력 데이터에 존재하는지 여부를 검출해주는 함수다.

![filter](https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*7S266Kq-UCExS25iX_I_AQ.png)

먼저 왼쪽 과 같은 그림 이 있다고 가정하자. 그리고 해당 특징을 찾으려는 필터를 곱하면 (Convolutaionl) 일정한 결과 값이 나오게 될 것이다. 찾으려는 특징이 존재한다면 큰값이 나오고, 찾으려는 특징이 존재하지 않으면 0에 가까운 값이 나올 것이다. (Activation Layer로 처리하겠지만)

물론 적용하는 필터는 단순히 한개가 아니다. 여러 다양한 필터를 조합한다면, 원본 입력 데이터가 어떤 형태의 특징을 가지고 있는지를 판단할 수 있다.

### Stride

![image-filter](http://deeplearning.stanford.edu/wiki../../../images/6/6c/Convolution_schematic.gif)

필터를 적용하는 간격의 값을 Stride라고 한다. 그리고 필터를 적용해서 얻어낸 결과를 Feature Map이라고 한다.

### Padding

위 움짤에서 보이는 것처럼, 필터를 적용하고 나면 그 크기가 필터 적용 이전보다 작아지게 된다. 5X5이미지는 3X3 필터의 1 stride를 적용하고 났더니, 결과 크기는 3X3으로 쪼그라 들었다. 그러나 문제는 단 한개의 레이어가 아니고, 여러개의 필터를 적용해서 특징을 추출해 나간다는 것이다. 이 과정이 반복되서 결과 크기가 줄어들게 되면, 처음에 비해서 그 특징을 많이 잃어버릴 수 가 있다. 이를 방지 하기 위한 기법으로 Padding을 쓴다. Padding은 입력값 주위로 특정 값을 넣어서 크기가 줄어드는 것을 인위적으로 방지한다. Padding에는 주로 0을 쓰는 Zero Padding을 많이 쓰게 된다.

![padding](https://adeshpande3.github.io/assets/Pad.png)

32x32x3의 입력값에서 5x5x3 필터를 적용 시키게 되면, feature map의 크기는 28x28x3이 된다. 이렇게 사이즈가 작아지는 걸 막기 위해서 Padding을 쓴다. 입력데이터 주위에 2의 두께로 0을 둘러 쌓아주면, 36x36x3이 되고, 5x5x3 필터를 적용하더라도 결과값은 32x32x3 로 유지된다.

이러한 패딩은 특징이 유실되는 것을 방지해주고, 또한 과적합도 방지하는 효과가 있다.

### Activation Function

이렇게 해서 나온 Feature Map에 Activation Function을 적용한다. 신경망에는 보통 sigmoid 함수보다는 ReLU를 많이 쓴다. 신경망이 깊어질 수록 학습이 어려워 지기 때문에 역전파를 통해 오차를 다시 계산한다. 만약 sigmoid를 활성함수로 사용시, 레이어가 깊어지게 되면 역전파가 제대로 되지 않기 때문에 (Gradient Vanishing) ReLU를 보통 많이 쓴다.

![relu](https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*DfMRHwxY1gyyDmrIAd-gjQ.png)

### Pooling Layer

이전에 Covolutional Layer에서 특징을 추출했다면, 그 특징을 어떻게 판단할지가 중요하다. 이렇게 인위적으로 추출된 Actiavtion Map을 인위적으로 줄이는 작업을 Pooling 이라고 한다. 이러한 Pooling에는 Max Pooling, Average Pooling등 다양한 것이 있는데, 보통 Max를 많이 사용한다.

![max-pooling](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e9/Max_pooling.png)

Max Pooling 의 예다. 각 섹션 별로 큰 값만 추출해 낸 모습이다. Average Pooling 이라면 평균값을 추출 할 것이다. 이렇게 함으로써, 큰 값이 다른 주변의 값을 (특징을) 대표한다는 개념을 적용시킬 수 있다. 이렇게 Pooling 을 적용하여 과적합을 방지하고, 리소스를 어느정도 줄일 수 있다.

## Convolutaionl Layer

![example](https://image.slidesharecdn.com/deeplearning-161020090534/95/deep-learning-stm-6-19-638.jpg?cb=1476964837)

자동차 인식을 위해 CNN을 적용한 모습이다. Conv-Relu-Conv-Relu-Pool-Conv-Relu-Conv-Relu-Pool-Conv-Relu-Conv-Relu-Pool를 적용해서 인식을 해낸 모습이다.

### Softmax Function

마지막에는 최종적으로 Softmax함수를 적용한다. Softmax도 일종의 Activation 함수인데, Sigmoid와 ReLU가 True, False (0, 1)만 표현한다면, Softmax Function은 여러개의 분류를 가질 수 있는 함수다.

### Dropout

드롭아웃은 Overfitting을 방지하기 위한 방법이다.

![drop-out](https://cdn-images-1.medium.com/max/1200/1*iWQzxhVlvadk6VAJjsgXgg.png)

일부 노드들을 훈련에 참여시키지 않고 몇개의 노드를 끊어서, 남은 노드들을 통해서만 훈련시키는 방식이다. 이 때 끊어버리는 노드는 랜덤으로 선택한다. pytorch에서는 기본값이 0.5 다. 즉 절반의 노드를 dropout하고 계산한다. 이렇게 함으로써, training하는 과정에서 Overfitting이 발생하지 않게 할 수 있다.

앞서 CNN네트워크를 진행하면서 모르는 부분이 좀 있어서, 이론적인 측면을 좀더 강조해서 글을 써보려고 한다. ## 구조  일단 중간층이 Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully-connted Layer로 구성되어 있다. 그리고 마지막엔 Dropouut Layer를 넣는 경우도 있고, Softmax 함수로 마무리 한다. ...

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Matlab & Seaborn 기본적인 기능 정리

Pandas 기본적인 기능 정리

Numpy 기본적인 기능 정리

Pytorch (3-1) - CNN: 곤충 이미지 분류하기

Pytorch (3-2) - CNN: Convolutional Neural Network