Aula 29 – Tensor Flow – Keras – Conjunto de dados CIFAR-10 – VGG 3 – Data Augmentation

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Aula 29 – Tensor Flow – Keras – Conjunto de dados CIFAR-10 – VGG 3 – 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 e Weight Decay na aula 28.

Resultados:

VGG3 + Weight Decay – 74,84%
VGG3 + Dropout – 82,33%

Nessa aula iremos usar a técnica: Data Augmentation.

Melhorando o Modelo

No aumento de dados (Data Augmentation), fazemos cópias dos exemplos do conjunto de dados de treinamento com pequenas modificações aleatórias.

A técnica tem um efeito de regularização, pois expande o conjunto de dados de treinamento e permite que o modelo aprenda os mesmos recursos gerais, embora de uma maneira mais generalizada.

Existem muitos tipos de aumento de dados que podem ser aplicados.

Já que o conjunto de dados é composto de pequenas fotos de objetos, não queremos usar um aumento que distorça muito as imagens, para que recursos úteis nelas, possam ser preservados e usados.

Os tipos de aumentos aleatórios que podem ser úteis incluem: inversão horizontal, pequenos deslocamentos da imagem e talvez, um pequeno zoom ou corte da imagem.

Investigaremos o efeito de um aumento simples na imagem, especificamente viradas horizontais e mudanças de 20% na altura e largura, usaremos o shear_range, que especifica o ângulo para a inclinação da imagem em graus.

shear_range

Vamos usar a classe ImageDataGenerator do Keras para isso.

# construct the training image generator for data augmentation
aug = ImageDataGenerator(
    rotation_range = 20, 
    zoom_range = 0.15,
    width_shift_range = 0.2,
    height_shift_range = 0.2, 
    shear_range = 0.15,
    horizontal_flip = True, 
    fill_mode = "nearest"
)

Definiremos o batch_size como 32 e o número de épocas 100.

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

# initialize the number of epochs and batch size
EPOCHS = 100
BS = 32

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() que 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
)

Reforçando, o que fizemos até agora foi, na aula 27, mudamos o modelo da aula 26, que é o base line, ou seja, o VGG3, inserindo dropout, na aula 28, modificamos novamente o modelo da aula 26, dessa vez para inserir o weight decay.

Dessa vez, para o aumento de dados, não modificaremos em nada o modelo base, criado na aula 11, isto é, não vamos mexer na função define_model().

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

Abra o prompt no ambiente que você criou, no meu caso, o ambiente tensorflow, e rode na 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 outra grande melhoria no desempenho do modelo, muito parecido com o que vimos com o abandono, ou, em inglês, Dropout.

A precisão foi de: 84,77%.

Os gráficos mostram que o modelo continuou aprendendo até as 100 épocas, por isso, talvez valha a pena rodar o modelo com mais épocas e testar até onde ele segue aprendendo.

Os resultados sugerem que talvez uma configuração de modelo que use Dropout e Data Augmentation pode ser eficaz.

É exatamente isso que iremos fazer no próximo experimento, misturar as duas técnicas.

Por essa aula é só, na próxima, vamos explorar a técnica de regularização conhecida como Aumento de dados (Data Augmentation).

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Obrigado, até a próxima e bons estudos. 😉