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Beside the Wheel

Keras

개발
AI

케라스

케라스는 파이썬으로 구현된 쉽고 간결한 딥러닝 라이브러리로, 내부적으로 텐서플로우Tensorflow, 티아노Theano,CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 내부엔진을 알 필요 없이 직관적인 API로 쉽게 다층퍼셉트론 신경망 모델, 컨벌루션 신경망 모델, 순환 신경망 모델 등 다양한 구성을 할 수 있다.

케라스의 가장 핵심적인 데이터 구조는 바로 모델이다. 케라스에서 제공되는 시퀀스 모델을 사용하면 원하는 레이어를 쉽게 순차적으로 정의할 수 있고, 다중 출력과 같이 좀 더 복잡한 모델을 구성하려면 케라스 함수 API를 사용하면 된다. 케라스로 딥러닝 모델을 만들 때는 다음과 같은 순서로 작성한다.

과정설명
데이터셋 전처리원본 데이터를 불러오거나 시뮬레이션을 통해 데이터 생성. Training set, Test set, Validation set을 생성하며 이 때 모델의 학습 및 평가를 할 수 있도록 format 변환을 한다.
모델 구성시퀀스 모델을 생성한 뒤 필요한 레이어를 추가하여 구성하며 좀 더 복잡한 모델이 필요할 때 케라스 함수 API를 사용한다.
모델 학습
설정		학습하기 전 학습에 대한 설정을 수행하는데 Loss 함수(ex. cross-entropy) 및 최적화 방법(ex. Gradient Descent)을 정의하고 케라스에서는 compile() 함수를 사용한다.
모델 학습구성한 모델을 Training dataset으로 학습시키는데 fit() 함수를 사용한다.
학습 과정
살펴보기		모델 학습 시 Training dataset, Validation dataset의 Loss 및 Accuracy를 측정하고 반복 횟수(epoch)에 따른 Loss 및 Accuracy 추이를 보며 학습 상황을 판단한다.
모델 평가준비된 Test dataset으로 학습한 모델을 평가하는데 evaluate() 함수를 사용한다.
모델 사용임의의 입력으로 모델의 출력을 얻는데 predict() 함수를 사용한다.

Sequential 모델

케라스에서는 층을 조합하여 모델을 생성한다. 레이어 인스턴스를 생성자에게 넘겨줌으로써 Sequential 모델을 구성할 수 있다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation


model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784, activation='sigmoid')) # 층 갯수, 입력값 수, 활성화 함수

컴파일

모델을 학습시키기 이전에, compile 메소드를 통해서 학습 방식에 대한 환경설정을 해야 한다. 다음의 세 개의 인자를 입력으로 받는다.

  • 정규화기 (optimizer)
    • rmsprp나 adagrad와 같은 optimizer에 대한 문자열 식별자 또는 Optimizer 클래스의 인스턴스를 사용할 수 있다.
  • 손실 함수 (loss function)
    • 모델 최적화에 사용되는 목적 함수이다.
    • categorical_crossentropy 또는 mse와 같은 기존의 손실 함수의 문자열 식별자 또는 목적 함수를 사용할 수 있다. 참고: 손실
  • Metrics
    • 분류 문제에 대해서는 metrics=['accuracy']로 설정한다. 기준은 문자열 식별자 또는 사용자 정의 기준 함수를 사용할 수 있다.
# For a multi-class classification problem
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


# For a binary classification problem
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


# For a mean squared error regression problem
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='mse')


# For custom metrics
import keras.backend as K


def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)


model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy', mean_pred])

모델 학습

  • fit() 은 오차로부터 매개변수를 업데이트시키는 과정을 학습 과정을 수행하는 역할을 한다.
  • epoch: 전체 학훈련데이터 학습을 몇 회 반복할지 결정
  • batch_szie: 계산하는 단위 크기
  • validation_data: 모델의 성능을 모니터링하기 위해서 사용. 입력과 정답 데이터로 이루어진 검증 데이터를 전달하면 1회 epoch이 끝날때마다 정달된 검증데이터에서의 손실과 평가지표를 출력함
model.fit(x,y,epochs=3000,batch_size=1)

훈련데이터(x, y)와는 별도로 모델을 계속 학습하면서 각 에폭마다 검증데이터로 현재 모델에 대한 유효성(성능)을 검증할 수도 있다. 보통은 전체 훈련 데이터와 검증데이터를 8:2 비율로 분할하여 사용하며, 이때는 다음과 같이 코드를 구성하면 된다.

model.fit(x,y,epochs=3000,batch_size=1,validation_split=0.2)

모델 학습 및 구성에 대한 예시

# For a single-input model with 2 classes (binary classification):


model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


# Generate dummy dataimport numpyas np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))


# Train the model, iterating on the data in batches of 32 samples
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
# For a single-input model with 10 classes (categorical classification):


model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])


# Generate dummy dataimport numpyas np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1))


# Convert labels to categorical one-hot encoding
one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10)


# Train the model, iterating on the data in batches of 32 samples
model.fit(data, one_hot_labels, epochs=10, batch_size=32)

모델 평가

  • evaluate() : 테스트 데이터를 통해 학습한 모델에 대한 정확도를 평가
  • predict() : 임의의 입력에 대한 모델의 출력값을 확인

XOR

keras로 XOR을 분류하는 인공지능을 만들어보자

import numpy as np
import tensorflow as tf


x = np.array([[1,1], [1,0], [0,1], [0,0]])
y = np.array([[0],[1],[1],[0]])


model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=2, input_dim=2, activation='sigmoid'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid'))


model.compile(optimizer=tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.1), loss='mse') # mse는 값을 이분화시켜줌. 여러개면 categorical_entropy 사용


model.summary()


history = model.fit(x, y, epochs=3000, batch_size=1)


for weight in model.weights:
  print(weight)


loss = model.evaluate(x,y,batch_size=1)
print(loss)


print("====================================")
print(x)
print(model.predixt(x))
print("====================================")
# 출력값
====================================
[[1 1]
 [1 0]
 [0 1]
 [0 0]]
1/1 [==============================] - 0s 256ms/step
[[0.09821586]
 [0.92452645]
 [0.92447394]
 [0.06521357]]
====================================
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