Zug multi-class-image classifier in Keras
War ich nach einer Anleitung zu lernen, trainieren eines Klassifikators mit Keras
https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html
Insbesondere aus der zweites Skript des Autors, ich wollte transformieren Sie das Skript in ein einer, mit dem Zug multi-class Klassifikator(war eine binäre für Katze und Hund). Ich habe 5 Klassen in meinem Zug Ordner, so habe ich Folgendes ändern:
In der Funktion der train_top_model():
Änderte ich
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[1:]))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
in
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=train_data.shape[1:]))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(5, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
train_labels = to_categorical(train_labels, 5)
validation_labels = to_categorical(validation_labels, 5)
Nachdem getan das training, das Modell erreicht die Ausbildung die Genauigkeit der in der Nähe von 99%, aber nur für etwa 70% Genauigkeit der Validierung der Genauigkeit. Daher dachte ich vielleicht ist es nicht ganz so einfach zu konvertieren 2-Klassen-Ausbildung-5 Klassen. Vielleicht brauche ich die Nutzung von one-hot-Codierung, wenn die Kennzeichnung der Klassen(aber ich weiß nicht, wie)
EDIT:
Befestigte ich meine fein-tunning-Skript als gut. Ein weiteres problem: die Genauigkeit nicht effektiv erhöhen, wenn fein-tunning beginnt.
import os
import h5py
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D, ZeroPadding2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense
# path to the model weights files.
weights_path = 'D:/Users/EJLTZ/Desktop/vgg16_weights.h5'
top_model_weights_path = 'bottleneck_weights_2.h5'
# dimensions of our images.
img_width, img_height = 150, 150
train_data_dir = 'D:/Users/EJLTZ/Desktop/BodyPart-full/train_new'
validation_data_dir = 'D:/Users/EJLTZ/Desktop/BodyPart-full/validation_new'
nb_train_samples = 500
nb_validation_samples = 972
nb_epoch = 50
# build the VGG16 network
model = Sequential()
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(3, img_width, img_height)))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', name='conv1_1'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', name='conv1_2'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu', name='conv2_1'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu', name='conv2_2'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu', name='conv3_1'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu', name='conv3_2'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu', name='conv3_3'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu', name='conv4_1'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu', name='conv4_2'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu', name='conv4_3'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu', name='conv5_1'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu', name='conv5_2'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu', name='conv5_3'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))
# load the weights of the VGG16 networks
# (trained on ImageNet, won the ILSVRC competition in 2014)
# note: when there is a complete match between your model definition
# and your weight savefile, you can simply call model.load_weights(filename)
assert os.path.exists(weights_path), 'Model weights not found (see "weights_path" variable in script).'
f = h5py.File(weights_path)
for k in range(f.attrs['nb_layers']):
if k >= len(model.layers):
# we don't look at the last (fully-connected) layers in the savefile
break
g = f['layer_{}'.format(k)]
weights = [g['param_{}'.format(p)] for p in range(g.attrs['nb_params'])]
model.layers[k].set_weights(weights)
f.close()
print('Model loaded.')
# build a classifier model to put on top of the convolutional model
top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
top_model.add(Dropout(0.5))
top_model.add(Dense(5, activation='softmax'))
# note that it is necessary to start with a fully-trained
# classifier, including the top classifier,
# in order to successfully do fine-tuning
top_model.load_weights(top_model_weights_path)
# add the model on top of the convolutional base
model.add(top_model)
# set the first 25 layers (up to the last conv block)
# to non-trainable (weights will not be updated)
for layer in model.layers[:25]:
layer.trainable = False
# compile the model with a SGD/momentum optimizer
# and a very slow learning rate.
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=optimizers.SGD(lr=1e-4, momentum=0.9),
metrics=['accuracy'])
# prepare data augmentation configuration
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=32,
class_mode= 'categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validation_data_dir,
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=32,
class_mode= 'categorical')
# fine-tune the model
model.fit_generator(
train_generator,
samples_per_epoch=nb_train_samples,
nb_epoch=nb_epoch,
validation_data=validation_generator,
nb_val_samples=nb_validation_samples)
model.save_weights("fine-tune_weights.h5")
model.save("fine-tune_model.h5", True)
- Können Sie erwähnen, wie Sie Ihr Trainings-und test-set ist organisiert? Bedeutung, sind die unterschiedlichen Klasse Bilder in verschiedene Ordner in den Pfad, den Sie bieten, oder etwas anderes?
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Verwenden
softmax
als Aktivierungsfunktion der output-Ebene, es ist eine Verallgemeinerung der logistischen Funktion für das multi-class-Gehäuse. Lesen Sie mehr darüber hier.Wenn die Validierung Fehler ist viel größer als das training, dass man, wie in Ihrem Fall, ist es ein Indikator von overfitting. Sollten Sie einige Regularisierung, die definiert, wie änderungen des Lern-Algorithmus, die bestimmt sind zur Verringerung der test-Fehler, nicht aber die Ausbildung. Sie können versuchen, Dinge wie data-augmentation, früh zu stoppen, Lärm-Einspritzung, mehr aggressive Aussetzer, etc.
Wenn man das gleiche set-up wie im verlinkten tutorial, ändern Sie die
class_mode
destrain_generator
undvalidation_generator
zucategorical
und es wird die one-hot-Kodierung von Klassen.