форкнуто от main/is_dnn
main
Родитель
3747146d3c
Сommit
0d0beed503
@ -0,0 +1,528 @@
|
||||
# Лабораторная работа №3: Распознование изображений
|
||||
**Фонов А.Д., Хнытченков А.М. — А-01-22**
|
||||
## Вариант 2
|
||||
|
||||
### Цель работы
|
||||
Получить практические навыки создания, обучения и применения сверточных нейронных сетей для распознавания изображений. Познакомиться с классическими показателямикачества классификации.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ЗАДАНИЕ 1:
|
||||
|
||||
### 1) В среде Google Colab создали новый блокнот (notebook). Импортировали необходимые для работы библиотеки модули.
|
||||
```python
|
||||
# импорт модулей
|
||||
import os
|
||||
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/is_lab3')
|
||||
|
||||
from tensorflow import keras
|
||||
from tensorflow.keras import layers
|
||||
from tensorflow.keras.models import Sequential
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import numpy as np
|
||||
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
|
||||
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2) Загрузили набор данных MNIST, содержащий размеченные изображения рукописных цифр.
|
||||
```python
|
||||
#загрузка датасета
|
||||
from keras.datasets import mnist
|
||||
(X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()
|
||||
```
|
||||
### 3) Разбили набор данных на обучающие и тестовые данные в соотношении 60 000:10 000 элементов. Параметр random_state выбрали равным (4k – 1)=11, где k=3 –номер бригады. Вывели размерности полученных обучающих и тестовых массивов данных.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# создание своего разбиения датасета
|
||||
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
||||
#объединяем в один набор
|
||||
X=np.concatenate((X_train,X_test))
|
||||
y=np.concatenate((y_train,y_test))
|
||||
#разбиваем по вариантам
|
||||
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=10000,train_size=60000,random_state=1)
|
||||
#вывод размерностей
|
||||
print('ShapeofXtrain:',X_train.shape)
|
||||
print('Shapeofytrain:',y_train.shape)
|
||||
print('ShapeofXtest:',X_test.shape)
|
||||
print('Shapeofytest:',y_test.shape)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
Shape of X train: (60000, 28, 28)
|
||||
Shape of y train: (60000,)
|
||||
Shape of X test: (10000, 28, 28)
|
||||
Shape of y test: (10000,)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4) Провели предобработку данных: привели обучающие и тестовые данные к формату, пригодному для обучения сверточной нейронной сети. Входные данные принимают значения от 0 до 1, метки цифр закодированы по принципу «one-hot encoding». Вывели размерности предобработанных обучающих и тестовых массивов данных.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Зададим параметры данных и модели
|
||||
num_classes = 10
|
||||
input_shape = (28, 28, 1)
|
||||
|
||||
# Приведение входных данных к диапазону [0, 1]
|
||||
X_train = X_train / 255
|
||||
X_test = X_test / 255
|
||||
|
||||
# Расширяем размерность входных данных, чтобы каждое изображение имело
|
||||
# размерность (высота, ширина, количество каналов)
|
||||
|
||||
X_train = np.expand_dims(X_train, -1)
|
||||
X_test = np.expand_dims(X_test, -1)
|
||||
print('Shape of transformed X train:', X_train.shape)
|
||||
print('Shape of transformed X test:', X_test.shape)
|
||||
|
||||
# переведем метки в one-hot
|
||||
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
|
||||
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
|
||||
print('Shape of transformed y train:', y_train.shape)
|
||||
print('Shape of transformed y test:', y_test.shape)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
Shape of transformed X train: (60000, 28, 28, 1)
|
||||
Shape of transformed X test: (10000, 28, 28, 1)
|
||||
Shape of transformed y train: (60000, 10)
|
||||
Shape of transformed y test: (10000, 10)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5) Реализовали модель сверточной нейронной сети и обучили ее на обучающих данных с выделением части обучающих данных в качестве валидационных. Вывели информацию об архитектуре нейронной сети.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# создаем модель
|
||||
model = Sequential()
|
||||
model.add(layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu", input_shape=input_shape))
|
||||
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
|
||||
model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"))
|
||||
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
|
||||
model.add(layers.Dropout(0.5))
|
||||
model.add(layers.Flatten())
|
||||
model.add(layers.Dense(num_classes, activation="softmax"))
|
||||
|
||||
model.summary()
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
Model: "sequential"
|
||||
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
|
||||
┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃
|
||||
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
|
||||
│ conv2d (Conv2D) │ (None, 26, 26, 32) │ 320 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ max_pooling2d (MaxPooling2D) │ (None, 13, 13, 32) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ conv2d_1 (Conv2D) │ (None, 11, 11, 64) │ 18,496 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) │ (None, 5, 5, 64) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dropout (Dropout) │ (None, 5, 5, 64) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ flatten (Flatten) │ (None, 1600) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dense (Dense) │ (None, 10) │ 16,010 │
|
||||
└─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘
|
||||
Total params: 34,826 (136.04 KB)
|
||||
Trainable params: 34,826 (136.04 KB)
|
||||
Non-trainable params: 0 (0.00 B)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# компилируем и обучаем модель
|
||||
batch_size = 512
|
||||
epochs = 15
|
||||
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
|
||||
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6) Оценили качество обучения на тестовых данных. Вывели значение функции ошибки и значение метрики качества классификации на тестовых данных.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
|
||||
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
|
||||
print('Loss on test data:', scores[0])
|
||||
print('Accuracy on test data:', scores[1])
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2s 8ms/step - accuracy: 0.9884 - loss: 0.0407
|
||||
Loss on test data: 0.0380745530128479
|
||||
Accuracy on test data: 0.988099992275238
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7) Подали на вход обученной модели два тестовых изображения. Вывели изображения, истинные метки и результаты распознавания.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# вывод двух тестовых изображений и результатов распознавания
|
||||
|
||||
for n in [3,26]:
|
||||
result = model.predict(X_test[n:n+1])
|
||||
print('NN output:', result)
|
||||
|
||||
plt.imshow(X_test[n].reshape(28,28), cmap=plt.get_cmap('gray'))
|
||||
plt.show()
|
||||
print('Real mark: ', np.argmax(y_test[n]))
|
||||
print('NN answer: ', np.argmax(result))
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
NN output: [[9.9974984e-01 1.1346071e-09 4.2711710e-07 9.8862856e-08 1.8424662e-07
|
||||
1.0386100e-06 1.1210213e-06 4.2410937e-09 1.0569496e-04 1.4153722e-04]]
|
||||
Real mark: 0
|
||||
NN answer: 0
|
||||
```
|
||||
|
||||
```
|
||||
1/1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 39ms/step
|
||||
NN output: [[1.6414211e-06 3.8204837e-07 6.8303052e-06 7.4757695e-06 4.4060772e-07
|
||||
4.1652779e-04 4.2315129e-05 3.0511899e-10 9.9951470e-01 9.6667927e-06]]```
|
||||
|
||||
Real mark: 8
|
||||
NN answer: 8
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 8) Вывели отчет о качестве классификации тестовой выборки и матрицу ошибок для тестовой выборки.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# истинные метки классов
|
||||
true_labels = np.argmax(y_test, axis=1)
|
||||
# предсказанные метки классов
|
||||
predicted_labels = np.argmax(model.predict(X_test), axis=1)
|
||||
|
||||
# отчет о качестве классификации
|
||||
print(classification_report(true_labels, predicted_labels))
|
||||
# вычисление матрицы ошибок
|
||||
conf_matrix = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels)
|
||||
# отрисовка матрицы ошибок в виде "тепловой карты"
|
||||
display = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=conf_matrix)
|
||||
display.plot()
|
||||
plt.show()
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 9) Загрузили, предобработали и подали на вход обученной нейронной сети собственное изображение, созданное при выполнении лабораторной работы №1. Вывели изображение и результат распознавания.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# загрузка собственного изображения
|
||||
from PIL import Image
|
||||
|
||||
file_data = Image.open('9.png')
|
||||
file_data = file_data.convert('L') # перевод в градации серого
|
||||
test_img = np.array(file_data)
|
||||
|
||||
# вывод собственного изображения
|
||||
plt.imshow(test_img, cmap=plt.get_cmap('gray'))
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
# предобработка
|
||||
test_img = test_img / 255
|
||||
test_img = np.reshape(test_img, (1,28,28,1))
|
||||
|
||||
# распознавание
|
||||
result = model.predict(test_img)
|
||||
print('I think it\'s', np.argmax(result))
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
!(9.png)
|
||||
```
|
||||
I think it's 9
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 10) Загрузили с диска модель, сохраненную при выполнении лабораторной работы №1. Вывели информацию об архитектуре модели. Повторили для этой модели п. 6.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
LR1_model = keras.models.load_model("best_model.keras")
|
||||
LR1_model.summary()
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
Model: "sequential_16"
|
||||
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
|
||||
┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃
|
||||
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
|
||||
│ dense_26 (Dense) │ (None, 100) │ 78,500 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dense_27 (Dense) │ (None, 10) │ 1,010 │
|
||||
└─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘
|
||||
Total params: 79,512 (310.60 KB)
|
||||
Trainable params: 79,510 (310.59 KB)
|
||||
Non-trainable params: 0 (0.00 B)
|
||||
Optimizer params: 2 (12.00 B)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
|
||||
scores = LR1_model.evaluate(X_test, y_test)
|
||||
print('Loss on test data:', scores[0])
|
||||
print('Accuracy on test data:', scores[1])
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
accuracy: 0.9153 - loss: 0.3012
|
||||
Loss on test data: 0.299849271774292
|
||||
Accuracy on test data: 0.9138000011444092
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 11) Сравнили обученную модель сверточной сети и наилучшую модель полносвязной сети из лабораторной работы №1 по следующим показателям:
|
||||
|
||||
###- количество настраиваемых параметров в сети
|
||||
###- количество эпох обучения
|
||||
###- качество классификации тестовой выборки.
|
||||
|
||||
###Сделали выводы по результатам применения сверточной нейронной сети для распознавания изображений.
|
||||
Таблица 1:
|
||||
| Модель | Количество настраиваемых параметров | Количество эпох обучения | Качество классификации тестовой выборки |
|
||||
|-----------------|-------------------------------------|--------------------------|-----------------------------------------|
|
||||
| Сверточная | 34,826 | 15 | accuracy: 0.9869 - loss: 0.0416 |
|
||||
| Полносвязная | 79,512 | 500 | accuracy: 0.9163 - loss: 0.2937 |
|
||||
|
||||
### По результатам таблицы можно сделать вывод, чьл сверточная НС гораздо лучше справляется с задачей распознавания изображений, чем полносвязная. У нее меньше настраиваемых параметров, ей требуется меньше эпох обучения и ее показатели качества лучше, чем у полносвязной.
|
||||
|
||||
## Задание 2
|
||||
|
||||
### В новом блокноте выполнили п. 2–8 задания 1, изменив набор данных MNIST на CIFAR-10, содержащий размеченные цветные изображения объектов, разделенные на 10 классов.
|
||||
|
||||
### При этом:
|
||||
* в п.3 разбиение данных на обучающие и тестовые произвести в соотношении 50000:10000
|
||||
* после разбиения данных(между п. 3 и 4)вывести 25 изображений из обучающей выборки с подписями классов
|
||||
* в п.7 одно из тестовых изображений должно распознаваться корректно, а другое – ошибочно.
|
||||
|
||||
### 1) Загрузили набор данных CIFAR-10, содержащий цветные изображения размеченные на 10 классов: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль, грузовик.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# загрузка датасета
|
||||
from keras.datasets import cifar10
|
||||
|
||||
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2) Разбили набор данных на обучающие и тестовые данные в соотношении 50 000:10 000 элементов. Параметр random_state выбрали равным (4k – 1)=11, где k=3 –номер бригады. Вывели размерности полученных обучающих и тестовых массивов данных.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# создание своего разбиения датасета
|
||||
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
||||
# объединяем в один набор
|
||||
X = np.concatenate((X_train, X_test))
|
||||
y = np.concatenate((y_train, y_test))
|
||||
|
||||
# разбиваем по вариантам
|
||||
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
|
||||
X, y,test_size = 10000,train_size = 50000,random_state = 11
|
||||
)
|
||||
# вывод размерностей
|
||||
print('Shape of X train:', X_train.shape)
|
||||
print('Shape of y train:', y_train.shape)
|
||||
print('Shape of X test:', X_test.shape)
|
||||
print('Shape of y test:', y_test.shape)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
Shape of X train: (50000, 32, 32, 3)
|
||||
Shape of y train: (50000, 1)
|
||||
Shape of X test: (10000, 32, 32, 3)
|
||||
Shape of y test: (10000, 1)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Вывели 25 изображений из обучающей выборки с подписью классов.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer','dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
|
||||
|
||||
plt.figure(figsize=(10,10))
|
||||
for i in range(25):
|
||||
plt.subplot(5,5,i+1)
|
||||
plt.xticks([])
|
||||
plt.yticks([])
|
||||
plt.grid(False)
|
||||
plt.imshow(X_train[i])
|
||||
plt.xlabel(class_names[y_train[i][0]])
|
||||
plt.show()
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### 3) Провели предобработку данных: привели обучающие и тестовые данные к формату, пригодному для обучения сверточной нейронной сети. Входные данные принимают значения от 0 до 1, метки цифр закодированы по принципу «one-hot encoding». Вывели размерности предобработанных обучающих и тестовых массивов данных.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Зададим параметры данных и модели
|
||||
num_classes = 10
|
||||
input_shape = (32, 32, 3)
|
||||
|
||||
# Приведение входных данных к диапазону [0, 1]
|
||||
X_train = X_train / 255
|
||||
X_test = X_test / 255
|
||||
|
||||
print('Shape of transformed X train:', X_train.shape)
|
||||
print('Shape of transformed X test:', X_test.shape)
|
||||
|
||||
# переведем метки в one-hot
|
||||
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
|
||||
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
|
||||
print('Shape of transformed y train:', y_train.shape)
|
||||
print('Shape of transformed y test:', y_test.shape)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
Shape of transformed X train: (50000, 32, 32, 3)
|
||||
Shape of transformed X test: (10000, 32, 32, 3)
|
||||
Shape of transformed y train: (50000, 10)
|
||||
Shape of transformed y test: (10000, 10)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4) Реализовали модель сверточной нейронной сети и обучили ее на обучающих данных с выделением части обучающих данных в качестве валидационных. Вывели информацию об архитектуре нейронной сети.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
model = Sequential()
|
||||
model.add(layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu", input_shape=input_shape))
|
||||
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
|
||||
model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"))
|
||||
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
|
||||
model.add(layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation="relu"))
|
||||
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
|
||||
model.add(layers.Flatten())
|
||||
model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
|
||||
model.add(layers.Dropout(0.5))
|
||||
model.add(layers.Dense(num_classes, activation="softmax"))
|
||||
model.summary()
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
Model: "sequential_1"
|
||||
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
|
||||
┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃
|
||||
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
|
||||
│ conv2d_2 (Conv2D) │ (None, 32, 32, 32) │ 896 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ batch_normalization │ (None, 32, 32, 32) │ 128 │
|
||||
│ (BatchNormalization) │ │ │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ conv2d_3 (Conv2D) │ (None, 32, 32, 32) │ 9,248 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ batch_normalization_1 │ (None, 32, 32, 32) │ 128 │
|
||||
│ (BatchNormalization) │ │ │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ batch_normalization_2 │ (None, 32, 32, 32) │ 128 │
|
||||
│ (BatchNormalization) │ │ │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dropout_1 (Dropout) │ (None, 32, 32, 32) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ conv2d_4 (Conv2D) │ (None, 32, 32, 64) │ 18,496 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ conv2d_5 (Conv2D) │ (None, 32, 32, 64) │ 36,928 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ max_pooling2d_2 (MaxPooling2D) │ (None, 16, 16, 64) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dropout_2 (Dropout) │ (None, 16, 16, 64) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ conv2d_6 (Conv2D) │ (None, 16, 16, 128) │ 73,856 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ max_pooling2d_3 (MaxPooling2D) │ (None, 8, 8, 128) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dropout_3 (Dropout) │ (None, 8, 8, 128) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ flatten_1 (Flatten) │ (None, 8192) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dense_1 (Dense) │ (None, 128) │ 1,048,704 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dropout_4 (Dropout) │ (None, 128) │ 0 │
|
||||
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
|
||||
│ dense_2 (Dense) │ (None, 10) │ 1,290 │
|
||||
└─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘
|
||||
Total params: 1,189,802 (4.54 MB)
|
||||
Trainable params: 1,189,610 (4.54 MB)
|
||||
Non-trainable params: 192 (768.00 B)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# компилируем и обучаем модель
|
||||
batch_size = 64
|
||||
epochs = 50
|
||||
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
|
||||
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5) Оценили качество обучения на тестовых данных. Вывели значение функции ошибки и значение метрики качества классификации на тестовых данных.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
|
||||
print('Loss on test data:', scores[0])
|
||||
print('Accuracy on test data:', scores[1])
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
```
|
||||
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2s 5ms/step - accuracy: 0.7982 - loss: 0.6423
|
||||
Loss on test data: 0.6325967311859131
|
||||
Accuracy on test data: 0.8019000291824341
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6) Подали на вход обученной модели два тестовых изображения. Вывели изображения, истинные метки и результаты распознавания.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
for n in [7, 16]:
|
||||
result = model.predict(X_test[n:n+1])
|
||||
plt.imshow(X_test[n].reshape(32,32,3), cmap=plt.get_cmap('gray'))
|
||||
plt.show()
|
||||
print('Real mark: ', np.argmax(y_test[n]))
|
||||
print('NN answer: ', np.argmax(result))
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
```
|
||||
Real mark: 4
|
||||
NN answer: 0
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
```
|
||||
Real mark: 4
|
||||
NN answer: 4
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7) Вывели отчет о качестве классификации тестовой выборки и матрицу ошибок для тестовой выборки.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
true_labels = np.argmax(y_test, axis=1)
|
||||
# предсказанные метки классов
|
||||
predicted_labels = np.argmax(model.predict(X_test), axis=1)
|
||||
# отчет о качестве классификации
|
||||
print(classification_report(true_labels, predicted_labels, target_names=class_names))
|
||||
# вычисление матрицы ошибок
|
||||
conf_matrix = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels)
|
||||
# отрисовка матрицы ошибок в виде "тепловой карты"
|
||||
display = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=conf_matrix, display_labels=class_names)
|
||||
display.plot()
|
||||
plt.show()
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Результат выполнения:**
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
### По результатам классификации датасета CIFAR-10 с использованием сверточной НС можно сделать вывод, что она достаточно хорошо справляется с поставленной задачей.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Загрузка…
Ссылка в новой задаче