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手寫中文字之影像辨識系列 第 13 篇

【第13天】訓練模型-優化器(Optimizer)

13th鐵人賽
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摘要

  1. 優化器演算法比較

    1.1 淺談優化器演算法

    1.2 設計實驗

    1.3 函數設定

    1.4 紀錄學習曲線與訓練時間

  2. 常見的5種優化器與模型訓練效果

    2.1 Adam + ReduceLROnPlateau

    2.2 Adagrad

    2.3 RMSprop

    2.4 Nadam

    2.5 SGD

  3. 模型準確度驗證

  4. 優化器比較表

內容

  1. 優化器演算法比較

    1.1 優化器演算法

    • 簡介

      • 用途：在反向傳播的過程中，指引損失函數的參數至合適的方向，希望找到全局最小值(Global minima)。
      • 常見的優化標的：梯度方向、動量與學習率。
      • 如何選擇優化器：優化器的收斂速度與資料集規模關聯有限，先以小資料集進行優化器演算法測試，再套用到大資料集微調，能提高選擇優化器的效率。

    • 不同優化器的收斂軌跡

      圖片來自於：https://lonepatient.top/2018/09/25/Cyclical_Learning_Rate

    1.2 設計實驗

    • 選擇預訓練模型：

      • 選擇參數較少，且準確率不錯的DenseNet121，進行遷移學習，節省模型訓練時間。

    • 挑選資料集：

      • 考量手寫中文字資料集樣本多，訓練時間過長。故選擇以現有的健身器材圖檔進行實驗。
      • 5種健身器材：臥推架、龍門架、划船機、啞鈴、拉背機。
      • 每種健身器材樣本數：train / test / vali資料集 → 1202 / 240 / 100張

    1.3 重要函數設定

    • Callbacks
    # -------------------------2.設置callbacks-------------------------
# 設定earlystop條件
estop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, mode='min', verbose=1)

# 設定模型儲存條件
checkpoint = ModelCheckpoint('Densenet121_Adam_checkpoint.h5', verbose=1,
                          monitor='val_loss', save_best_only=True,
                          mode='min')
    • 資料集
    # -----------------------------3.設置資料集--------------------------------
# 設定ImageDataGenerator參數(路徑、批量、圖片尺寸)
train_dir = './workout/train/'
valid_dir = './workout/val/'
test_dir = './workout/test/'
batch_size = 32
target_size = (80, 80)

# 設定批量生成器
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, 
                                   rotation_range=20,
                                   width_shift_range=0.2,
                                   height_shift_range=0.2,
                                   shear_range=0.2, 
                                   zoom_range=0.5,
                                   fill_mode="nearest")

val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

# 讀取資料集+批量生成器，產生每epoch訓練樣本
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir,
                                      target_size=target_size,
                                      batch_size=batch_size)

valid_generator = val_datagen.flow_from_directory(valid_dir,
                                      target_size=target_size,
                                      batch_size=batch_size)

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(test_dir,
                                      target_size=target_size,
                                      batch_size=batch_size,
                                      shuffle=False)

    1.4 紀錄學習曲線與訓練時間

    • 紀錄學習曲線
    # 畫出acc學習曲線
acc = history.history['accuracy']
epochs = range(1, len(acc) + 1)
val_acc = history.history['val_accuracy']
plt.plot(epochs, acc, 'b', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'r', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.grid()
# 儲存acc學習曲線
plt.savefig('./acc.png')
plt.show()

# 畫出loss學習曲線
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
plt.plot(epochs, loss, 'b', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'r', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.grid()
# 儲存loss學習曲線
plt.savefig('loss.png')
plt.show()
    • 紀錄模型訓練時間
    import time

# 計算建立模型的時間(起點)
start = time.time()

# ---------------------------1.客製化模型-------------------------------

#  --------------------------2.設置callbacks---------------------------

# ---------------------------3.設置訓練集-------------------------------

# ---------------------------4.開始訓練模型-----------------------------
history = model.fit_generator(train_generator,
                epochs=8, verbose=1,
                steps_per_epoch=train_generator.samples//batch_size,
                validation_data=valid_generator,
                validation_steps=valid_generator.samples//batch_size,
                callbacks=[checkpoint, estop, reduce_lr])

# 計算建立模型的時間(終點)
end = time.time()
spend = end - start
hour = spend // 3600
minu = (spend - 3600 * hour) // 60
sec = int(spend - 3600 * hour - 60 * minu)
print(f'一共花費了{hour}小時{minu}分鐘{sec}秒')

  2. 常見的5種優化器與訓練效果

    2.1 Adam + ReduceLROnPlateau

    • 程式碼
    # --------------------------1.客製化模型-------------------------------
# 載入keras模型(更換輸出類別數)
model = DenseNet121(include_top=False,
              weights='imagenet',
              input_tensor=Input(shape=(80, 80, 3))
              )

# 定義輸出層
x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

# 編譯模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4),
           loss='categorical_crossentropy',
           metrics=['accuracy'])

# --------------------------2.設置callbacks---------------------------
# 另外新增lr降低條件
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5,
                           patience=3, mode='min', verbose=1,
                           min_lr=1e-5)

# --------------------------4.開始訓練模型-----------------------------   
# 訓練模型時，以Callbacks監控，呼叫reduce_lr調整Learning Rate值
history = model.fit_generator(train_generator,
                   epochs=30, verbose=1,
                   steps_per_epoch=train_generator.samples//batch_size,
                   validation_data=valid_generator,
                   validation_steps=valid_generator.samples//batch_size,
                   callbacks=[checkpoint, estop, reduce_lr])
    • 學習曲線

    2.2 Adagrad

    • 程式碼
    # --------------------------1.客製化模型-------------------------------
# 載入keras模型(更換輸出類別數)
model = DenseNet121(include_top=False,
              weights='imagenet',
              input_tensor=Input(shape=(80, 80, 3))
              )

# 定義輸出層
x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

# 編譯模型
model.compile(optimizer=Adagrad(lr=0.01, epsilon=None, decay=0.0),
           loss='categorical_crossentropy',
           metrics=['accuracy'])
    • 學習曲線

    2.3 RMSprop

    • 程式碼
    # --------------------------1.客製化模型-------------------------------
# 載入keras模型(更換輸出類別數)
model = DenseNet121(include_top=False,
              weights='imagenet',
              input_tensor=Input(shape=(80, 80, 3))
              )

# 定義輸出層
x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

# 編譯模型
model.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, decay=0.0),
           loss='categorical_crossentropy',
           metrics=['accuracy'])
    • 學習曲線

    2.4 Nadam

    • 程式碼
    # --------------------------1.客製化模型-------------------------------
# 載入keras模型(更換輸出類別數)
model = DenseNet121(include_top=False,
              weights='imagenet',
              input_tensor=Input(shape=(80, 80, 3))
              )

# 定義輸出層
x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

# 編譯模型
model.compile(optimizer=Nadam(lr=0.002, beta_1=0.9, 
                              beta_2=0.999, schedule_decay=0.004),
           loss='categorical_crossentropy',
           metrics=['accuracy'])
    • 學習曲線

    2.5 SGD

    • 程式碼
    # --------------------------1.客製化模型-------------------------------
# 載入keras模型(更換輸出類別數)
model = DenseNet121(include_top=False,
              weights='imagenet',
              input_tensor=Input(shape=(80, 80, 3))
              )

# 定義輸出層
x = model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(5, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=model.input, outputs=predictions)

# 編譯模型
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False),
           loss='categorical_crossentropy',
           metrics=['accuracy'])
    • 學習曲線

  3. 模型準確度驗證：vali資料夾(每個類別100張圖檔)。

    3.1 程式碼

    # 以vali資料夾驗證模型準確度
test_loss, test_acc = model.evaluate_generator(test_generator,
                            steps=test_generator.samples//batch_size,
                            verbose=1)
print('test acc:', test_acc)
print('test loss:', test_loss)

    3.2 結果

    • Adam + ReduceLROnPlateau

    • Adagrad

    • RMSprop

    • Nadam

    • SGD

  4. 優化器比較表

小結

  1. 參考上述比較表，訓練模型時，我們會優先嘗試「Adam + ReduceLROnPlateau、Adagrad、SGD」三種優化器。
  2. 下一章，目標是：「簡單介紹Xception模型，並分享手寫中文字模型訓練成果」。

讓我們繼續看下去...

參考資料

  1. Keras Optimizers
  2. 優化器

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    【第27天】探討與改善-增加訓練樣本(二)
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    【第28天】探討與改善-資料不平衡(一)
  3. 29
    【第29天】探討與改善-資料不平衡(二)
  4. 30
    【第30天】最終回
  5. 31
    【第31天】番外篇-Windows + YOLOV4 本地端訓練
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