Aula 30 – CIFAR-10 – VGG 3 – Dropout – Data Augmentation

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Aula 30 – CIFAR-10 – VGG 3 – Dropout – Data Augmentation

CIFAR-10

Recapitulando o que já fizemos

Partimos de um modelo base, um base line, que é a arquitetura VGG3.

Depois aplicamos as técnicas de regularização: Dropout na aula 27, Weight Decay na aula 28 e Data Augmentation na aula 29.

Resultados:

VGG3 + Weight Decay74,84%
VGG3 + Dropout82,33%
VGG3 + Data Augmentation 84,77%

Nessa aula iremos misturar duas técnicas: Dropout + Data Augmentation.

Dropout + Data Augmentation

Nas aulas anterior, descobrimos que tanto o abandono(Dropout) quanto o aumento de dados(Data Augmentation) resultaram em uma melhoria significativa no desempenho do modelo.

Agora vamos experimentar a combinação dessas duas técnicas no modelo, para ver se o uso de ambas regularizações juntas, resultam em um melhor desempenho do modelo.

O código abaixo, do notebook dessa aula, completa do código de um modelo com dropout.


# define cnn model
def define_model():
    model = Sequential()
    #bloco 1
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_uniform', padding='same', input_shape=(32, 32, 3)))
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_uniform', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.2))

    #bloco 2
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_uniform', padding='same'))
    model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_uniform', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.3))

    #bloco 3
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_uniform', padding='same'))
    model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', kernel_initializer='he_uniform', padding='same'))
    model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(Dropout(0.4))

    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(10, activation='softmax'))
		
    # compile model
    opt = SGD(learning_rate=0.001, momentum=0.9)
    model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

Aumento de dados


# constrói o gerador de imagem de treinamento para aumento de dados
aug = ImageDataGenerator(
    rotation_range = 20, 
    zoom_range = 0.15,
    width_shift_range = 0.1,
    height_shift_range = 0.1, 
    shear_range = 0.15,
    horizontal_flip = True, 
    fill_mode = "nearest"
)

Dessa vez vamos rodar o treinamento com 200 épocas.

Usaremos o aug, EPOCHS e BS no treinamento, isto é, no model.fit().

Vamos passar o aug para a função model.fit(), chamando o método flow().

O método flow() cria um iterador.

Podemos facilmente iterar e gerar os lotes de dados através dele.


model.fit(
    aug.flow(
      trainX, trainY, batch_size = BS
    ),
      validation_data = (testX, testY), 
      steps_per_epoch = len(trainX) // BS,
      epochs = EPOCHS
)

Definiremos o batch_size como 32 e o número de épocas 200.

Lembrando que batch_size é o número de amostras que serão propagadas pela rede.


# initialize the number of epochs and batch size
EPOCHS = 200
BS = 32

Anaconda

O código dessa aula, eu rodei o código usando meu processamento local, já que o colab impõe limites de processamento e tempo em seu plano free.

Para isso, usei o jupyter notebook do Anaconda, criei um ambiente chamado tensorflow, instalei tudo que precisamos nele: o jupyter, o CMD.exe, o matplotlib, o tensorflow, o tensorboard

Antes de executar o notebook localmente

Antes de rodar o notebook localmente, no painel do anaconda:

Painel do Anaconda

Painel do Anaconda

Abra o prompt no ambiente que você criou, no meu caso, o ambiente tensorflow, e rode na mesma pasta do notebook, o seguinte comando:


tensorboard --logdir logs --port 6006

O comando acima cria a pasta logs na pasta do notebook, e é onde serão colocados os dados gerados durante o treinamento da rede, dados relativos a como a rede evoluiu durante o treinamento, baseado nas precisões nos dados de treino e validação.

É onde o tensorboard vai ler os dados para plotar os gráficos, e também definimos a porta como 6006.

OBS. Na aula https://www.codigofluente.com.br/aula-03-computacao-quantica-instalando-o-anaconda-e-o-qiskit/ de computação quântica, eu mostro como instalar o Anaconda.

Conclusões

Lembre-se que os resultados podem variar devido à natureza estocástica do algoritmo ou procedimento de avaliação, ou por diferenças na precisão numérica.

Considere executar o exemplo algumas vezes e compare o resultado médio.

Neste caso, vemos não houve uma melhoria no desempenho do modelo, acabou ficando muito parecido com o que vimos com o VGG3 + Data Augmentation.

A precisão foi de: 83,79%.

Os gráficos mostram que o modelo chegou a 85% na época 197, mas depois caiu.

Por essa aula é só.

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Obrigado, até a próxima e bons estudos. 😉

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