# Отчёт по лабораторной работе №1
## по теме: "Архитектура и обучение глубоких нейронных сетей"

---
Выполнили: Бригада 2, Мачулина Д.В., Бирюкова А.С., А-02-22

---
### 1. Создание  блокнота в Google Collab и настройка директории
```python
import os 
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks')
```
**Импорт библиотек** 
```python
from tensorflow import keras 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import sklearn
```

---
### 2. Загрузка набора данных MNIST
```python
from keras.datasets import mnist 
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
```
___
### 3. Разбиение набора данных на обучающие и тестовые данные
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split 
```
**Объединение обучающих и тестовых данных в один набор**
```python
X = np.concatenate((X_train, X_test)) 
y = np.concatenate((y_train, y_test))
```
**Разбиение набора случайным образом (номер бригады - 2)**
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 10000, train_size = 60000, random_state = 7) 
```
**Вывод размерностей**
```python
print('Shape of X train:', X_train.shape) 
print('Shape of y train:', y_train.shape) 
```
*Shape of X train: (60000, 28, 28);
Shape of y train: (60000,)*

### 4. Вывод элементов обучающих данных
```python
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(10, 3))

for i in range(4):
    axes[i].imshow(X_train[i], cmap=plt.get_cmap('gray'))
    axes[i].set_title(f'Label: {y_train[i]}')  

plt.show()
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/3576.png)

---
### 5. Предобработка данных
**Преобразование данных из массива в вектор**
```python
num_pixels = X_train.shape[1] * X_train.shape[2] 
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], num_pixels) / 255 
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], num_pixels) / 255 
print('Shape of transformed X train:', X_train.shape)
```
*Shape of transformed X train: (60000, 784)*

**Кодировка метод цифр по принципу one-hot encoding**
```python
from keras.utils import to_categorical 
y_train = to_categorical(y_train) 
y_test = to_categorical(y_test) 
print('Shape of transformed y train:', y_train.shape) 
num_classes = y_train.shape[1]
```
*Shape of transformed y train: (60000, 10)*

---
### 6. Реализация модели нейронной сети
```python
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
```

**Создание и компиляция модели**
```python
model_01 = Sequential()
model_01.add(Dense(units=num_classes,input_dim=num_pixels, activation='softmax'))
model_01.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 
model_01.summary()
```
*Model: "sequential_5"*
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Layer (type)</th>
            <th>Output Shape</th>
            <th>Param #</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td rowspan=1 align="center">dense_10 (Dense)</td>
            <td rowspan=2 align="center">(None, 10)</td>
            <td align="center">7,850</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

*Total params: 7,850 (30.66 KB)*

*Trainable params: 7,850 (30.66 KB)*

*Non-trainable params: 0 (0.00 B)*

**Обучение модели**
```python
H = model_01.fit(
    X_train, y_train,
    validation_split=0.1,
    epochs=100,
    batch_size = 512
)
```
**Вывод графика ошибки**
```python
plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(H.history['loss'], label='Обучающая ошибка')
plt.plot(H.history['val_loss'], label='Валидационная ошибка')
plt.title('Функция ошибки по эпохам')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('loss')
plt.legend()
plt.grid(True)
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/model_01.png)

### 7. Применение модели к тестовым данным
```python
scores=model_01.evaluate(X_test,y_test)
print('Loss on test data:', scores[0]) 
print('Accuracy on test data:', scores[1])
```
*Loss on test data: 0.3511466085910797;*

*Accuracy on test data: 0.9067999720573425*

### 8. Повторные эксперименты с добавлением первого скрытого слоя
**100 нейронов в первом скрытом слое:**
```python
model_01_100 = Sequential()
model_01_100.add(Dense(units=100,input_dim=num_pixels, activation='sigmoid'))
model_01_100.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
model_01_100.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model_01_100.summary()
```
*Model: "sequential_6"*
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Layer (type)</th>
            <th>Output Shape</th>
            <th>Param #</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td align="center">dense_11 (Dense)</td>
            <td align="center">(None, 100)</td>
            <td align="center">78,500</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">dense_12(Dense)</td>
        <td align="center">(None,10)</td>
        <td align="center">1,010</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

*Total params: 79,510 (310.59 KB)*

*Trainable params: 79,510 (310.59 KB)*

*Non-trainable params: 0 (0.00 B)*
```python
H_01_100 = model_01_100.fit(
    X_train, y_train,
    validation_split=0.1,
    epochs=100,
    batch_size = 512
)
```
```python
plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(H_01_100.history['loss'], label='Обучающая ошибка')
plt.plot(H_01_100.history['val_loss'], label='Валидационная ошибка')
plt.title('Функция ошибки по эпохам')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('loss')
plt.legend()
plt.grid(True)
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/model_01_100.png)
```python
scores_01_100=model_01_100.evaluate(X_test,y_test)
print('Loss on test data:', scores_01_100[0]) 
print('Accuracy on test data:', scores_01_100[1])
```
*Loss on test data: 0.3824511766433716*

*Accuracy on test data: 0.9000999927520752*

**300 нейронов в первом скрытом слое**
```python
model_01_300 = Sequential()
model_01_300.add(Dense(units=300,input_dim=num_pixels, activation='sigmoid'))
model_01_300.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
model_01_300.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model_01_300.summary()
```
*Model: "sequential_7"*
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Layer (type)</th>
            <th>Output Shape</th>
            <th>Param #</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td align="center">dense_13 (Dense)</td>
            <td align="center">(None, 300)</td>
            <td align="center">235,500</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">dense_14(Dense)</td>
        <td align="center">(None,10)</td>
        <td align="center">3,010</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

*Total params: 238,510 (931.68 KB)*

*Trainable params: 238,510 (931.68 KB)*

*Non-trainable params: 0 (0.00 B)*

```python
H_01_300 = model_01_300.fit(
    X_train, y_train,
    validation_split=0.1,
    epochs=100,
    batch_size = 512
)
```
```python
plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(H_01_300.history['loss'], label='Обучающая ошибка')
plt.plot(H_01_300.history['val_loss'], label='Валидационная ошибка')
plt.title('Функция ошибки по эпохам')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('loss')
plt.legend()
plt.grid(True)
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/model_01_300.png)
```python
scores_01_300=model_01_300.evaluate(X_test,y_test)
print('Loss on test data:', scores_01_300[0]) 
print('Accuracy on test data:', scores_01_300[1])
```

*Loss on test data: 0.37091827392578125*

*Accuracy on test data: 0.9013000130653381*

**500 нейронов в первом скрытом слое**
```python
model_01_500 = Sequential()
model_01_500.add(Dense(units=500,input_dim=num_pixels, activation='sigmoid'))
model_01_500.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
model_01_500.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model_01_500.summary()
```
*Model: "sequential_8"*
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Layer (type)</th>
            <th>Output Shape</th>
            <th>Param #</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td align="center">dense_15 (Dense)</td>
            <td align="center">(None, 500)</td>
            <td align="center">392,500</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">dense_16(Dense)</td>
        <td align="center">(None,10)</td>
        <td align="center">5,010</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>
 
*Total params: 397,510 (1.52 MB)*

*Trainable params: 397,510 (1.52 MB)*

*Non-trainable params: 0 (0.00 B)*

```python
H_01_500 = model_01_500.fit(
    X_train, y_train,
    validation_split=0.1,
    epochs=100,
    batch_size = 512
)
```
```python
plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(H_01_500.history['loss'], label='Обучающая ошибка')
plt.plot(H_01_500.history['val_loss'], label='Валидационная ошибка')
plt.title('Функция ошибки по эпохам')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('loss')
plt.legend()
plt.grid(True)
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/model_01_500.png)
```python
scores_01_500=model_01_500.evaluate(X_test,y_test)
print('Loss on test data:',scores_01_500[0]) 
print('Accuracy on test data:',scores_01_500[1]) 
```
*Loss on test data: 0.36660370230674744*

*Accuracy on test data: 0.9010000228881836*

Таким образом, наиболее точной архитектурой со скрытым слоем является архитектура со 300 нейронами в скрытом слое. Для дальнейшей работы будем использовать её.

### 9. Повторные эксперименты с добавлением второго скрытого слоя
**50 нейронов во втором скрытом слое**
```python
model_01_300_50 = Sequential()
model_01_300_50.add(Dense(units=300, input_dim=num_pixels, activation='sigmoid'))
model_01_300_50.add(Dense(units=50, activation='sigmoid'))
model_01_300_50.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
model_01_300_50.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model_01_300_50.summary()
```
*Model: "sequential_11"*
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Layer (type)</th>
            <th>Output Shape</th>
            <th>Param #</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td align="center">dense_23 (Dense)</td>
            <td align="center">(None, 300)</td>
            <td align="center">235,500</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">dense_24(Dense)</td>
        <td align="center">(None,50)</td>
        <td align="center">15,050</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">dense_25 (Dense)</td>
        <td align="center">(None,10)</td>
        <td align="center">510</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

*Total params: 251,060 (328.36 KB)*

*Trainable params: 251,060 (328.36 KB)*

*Non-trainable params: 0 (0.00 B)*

```python
H_01_300_50 = model_01_300_50.fit(
    X_train, y_train,
    validation_split=0.1,
    epochs=100,
    batch_size=512
)
```
```python
plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(H_01_300_50.history['loss'], label='Обучающая ошибка')
plt.plot(H_01_300_50.history['val_loss'], label='Валидационная ошибка')
plt.title('Функция ошибки по эпохам')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('loss')
plt.legend()
plt.grid(True)
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/model_01_300_50.png)
```python
scores_01_300_50=model_01_300_50.evaluate(X_test,y_test)
print('Loss on test data:',scores_01_300_50[0])
print('Accuracy on test data:',scores_01_300_50[1])
```
*Loss on test data: 0.4881931245326996*

*Accuracy on test data: 0.8740000128746033*

**100 нейронов во втором скрытом слое**
```python
model_01_300_100 = Sequential()
model_01_300_100.add(Dense(units=300, input_dim=num_pixels, activation='sigmoid'))
model_01_300_100.add(Dense(units=100, activation='sigmoid'))
model_01_300_100.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
model_01_300_100.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model_01_300_100.summary()
```
*Model: "sequential_12"*
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Layer (type)</th>
            <th>Output Shape</th>
            <th>Param #</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td align="center">dense_26 (Dense)</td>
            <td align="center">(None, 300)</td>
            <td align="center">235,500</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">dense_27(Dense)</td>
        <td align="center">(None,100)</td>
        <td align="center">30,100</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">dense_28 (Dense)</td>
        <td align="center">(None,10)</td>
        <td align="center">1,010</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

*Total params: 266,610 (350.04 KB)*

*Trainable params: 266,610 (350.04 KB)*
 
*Non-trainable params: 0 (0.00 B)*

```python
H_01_300_100 = model_01_300_100.fit(
    X_train, y_train,
    validation_split=0.1,
    epochs=100,
    batch_size=512
)
```
```python
plt.figure(figsize=(12, 5))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(H_01_300_100.history['loss'], label='Обучающая ошибка')
plt.plot(H_01_300_100.history['val_loss'], label='Валидационная ошибка')
plt.title('Функция ошибки по эпохам')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('loss')
plt.legend()
plt.grid(True)
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/model_01_300_100.png)
```python
scores_01_300_100=model_01_300_100.evaluate(X_test,y_test)
print('Lossontestdata:',scores_01_300_100[0])
print('Accuracyontestdata:',scores_01_300_100[1])
```
*Loss on test data: 0.4638420343399048*

*Accuracy on test data: 0.8795999884605408*

**Сведём результаты в таблицу**
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th>Количество скрытых слоёв (type)</th>
            <th>Количество нейронов в первом скрытом слое</th>
            <th>Количество нейронов во втором скрытом слое </th>
            <th>Значение метрики качества классификации</th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td align="center">0</td>
            <td align="center">-</td>
            <td align="center">-</td>
            <td align="center">0.9067999720573425</td>
        </tr>
        <tr>
        <td rowspan = 3 align="center">1</td>
        <td align="center">100</td>
        <td rowspan =3 align="center">-</td>
        <td align="center">0.9000999927520752</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">300</td>
        <td align="center">0.9013000130653381</td>
        </tr>
        <tr>
        <td align="center">500</td>
        <td align="center">0.9010000228881836</td>
        </tr>
        <tr>
        <td rowspan = 2 align="center">2</td>
        <td rowspan = 2 align="center">300</td>
        <td  align="center">50</td>
        <td  align="center">0.8740000128746033</td>
        </tr>
        <tr>
        <td  align="center">100</td>
        <td  align="center">0.8795999884605408</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>

### 11.Сохранение лучшей модели на диск
```python
model_01_300.save(filepath='best_model.keras')
```

### 12. Вывод тестовых изображений
**Загрузка лучшей модели с диска**
```python
from keras.models import load_model 
model = load_model('best_model.keras') 
```
**Вывод изображений**
```python
n = 123
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: ', str(np.argmax(y_test[n]))) 
print('NN answer: ', str(np.argmax(result)))
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/12.1.png)

*Real mark:  6*

*NN answer:  6*

```python
n = 765
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: ', str(np.argmax(y_test[n]))) 
print('NN answer: ', str(np.argmax(result)))
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/12.2.png)

*Real mark:  3*

*NN answer:  3*

### 13. Тестирование на собственных изображениях
**Загрузка собственного изображения**
```python
from PIL import Image 
file_07_data = Image.open('7.png') 
file_07_data = file_07_data.convert('L') 
test_07_img = np.array(file_07_data) 
```
**Вывод изображения**
```python
plt.imshow(test_07_img, cmap=plt.get_cmap('gray')) 
plt.show() 
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/7.png)

**Распознавание изображения**
```python
test_07_img = test_07_img / 255 
test_07_img = test_07_img.reshape(1, num_pixels) 
```
*I think it's  7*

**Второе изображение**
```python
from PIL import Image 
file_05_data = Image.open('5.png') 
file_05_data = file_05_data.convert('L') 
test_05_img = np.array(file_05_data) 
```
```python
plt.imshow(test_05_img, cmap=plt.get_cmap('gray')) 
plt.show()
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/5.png)


```python
test_05_img = test_05_img / 255 
test_05_img = test_05_img.reshape(1, num_pixels) 
```
```python
result = model.predict(test_05_img) 
print('I think it\'s ', np.argmax(result))
```
*I think it's  5*

Нейросеть распознала изображения корректно

### 14. Тестирование на собственных перевёрнутых изображениях
**Первое изображение**
```python
from PIL import Image 
file_07_90_data = Image.open('7-90.png') 
file_07_90_data = file_07_90_data.convert('L') 
test_07_90_img = np.array(file_07_90_data) 
```
```python
plt.imshow(test_07_90_img, cmap=plt.get_cmap('gray')) 
plt.show() 
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/7-90.png)


```python
test_07_90_img = test_07_90_img / 255 
test_07_90_img = test_07_90_img.reshape(1, num_pixels) 
```
```python
result = model.predict(test_07_90_img) 
print('I think it\'s ', np.argmax(result))
```
*I think it's  2*

**Второе изображение**
```python
from PIL import Image 
file_05_90_data = Image.open('5-90.png') 
file_05_90_data = file_05_90_data.convert('L') 
test_05_90_img = np.array(file_05_90_data) 
```
```python
plt.imshow(test_05_90_img, cmap=plt.get_cmap('gray')) 
plt.show() 
```
![](http://uit.mpei.ru/git/MachulinaDV/is_dnn/raw/branch/main/labworks/LW1/5-90.png)


```python
test_05_90_img = test_05_90_img / 255 
test_05_90_img = test_05_90_img.reshape(1, num_pixels) 
```
```python
result = model.predict(test_05_90_img) 
print('I think it\'s ', np.argmax(result))
```
*I think it's  4*

Нейросеть не смогла распознать изображения

**Вывод по архитектуре**: анализируя полученные результаты, можем прийти к выводу, что с ростом количества нейронов точность сначала улучшается - сеть обучается лучше, а при 500 нейронах - немного падает качество классификации, что может свидетельствовать о том, что алгоритм «застревал» в каком-то локальном минимуме; либо слишком малое время обучения - сеть не успевает обучиться, из-за чего страдает качество конечного результата. В данном примере это не критично, так как переобучение не наблюдается, а сама по себе точность достаточно высокая.

**Вывод по картинкам**: проанализировав результаты работы сети, делаем вывод, что нейросеть справилась только с прямыми изображениями, повёрнутые она распознать не смогла. Это логично, потому что обучали её только на прямых изображениях. Если необходимо, чтобы картинки распознавались в том числе перевёрнутыми, в обучающую выборку стоит включить изображения такого же характера.