# Отчёт по лабораторной работе №3
Романов Мирон, Юсуфов Юнус, А-01-22
Бригада №9

# Задание 1

## 1) В среде Google Colab создали новый блокнот (notebook). Импортировали необходимые для работы библиотеки и модули.

```python
import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/IS_LR3')
# импорт модулей
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) = 15, где k = 4 – 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 = 35)
# 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)
```
```
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)
```
```
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()
```
![model](model.png)

```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)
```
```
Epoch 15/15
106/106 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 39s 370ms/step - accuracy: 0.9864 - loss: 0.0406 - val_accuracy: 0.9875 - val_loss: 0.0384
```
## 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])
```
```
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4s 12ms/step - accuracy: 0.9876 - loss: 0.0382
Loss on test data: 0.03760423883795738
Accuracy on test data: 0.9884999990463257
```

## 7) Подали на вход обученной модели два тестовых изображения. Вывели изображения, истинные метки и результаты распознавания.

```python
# вывод тестового изображения и результата распознавания
for n in [67, 69]:
  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))
```
![first](first_attempt.png)
```
Real mark:  3
NN answer:  3
```
![second](second_attempt.png)
```
Real mark:  1
NN answer:  1
```

## 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()
```
```
              precision    recall  f1-score   support

           0       0.99      1.00      0.99       965
           1       0.99      0.99      0.99      1115
           2       0.99      0.99      0.99      1020
           3       1.00      0.99      0.99      1075
           4       0.99      0.99      0.99       959
           5       0.98      0.99      0.99       909
           6       0.99      0.99      0.99       970
           7       0.98      0.99      0.99      1050
           8       0.98      0.97      0.98       972
           9       0.99      0.98      0.99       965

    accuracy                           0.99     10000
   macro avg       0.99      0.99      0.99     10000
weighted avg       0.99      0.99      0.99     10000
```
![heat](heat.png)

## 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('2.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))
```
![2_pr](2_pr.png)
```
I think it's 2
```

## 10) Загрузили с диска модель, сохраненную при выполнении лабораторной работы №1. Вывели информацию об архитектуре модели. Повторили для этой модели п. 6.

```python
model_lr1 = keras.models.load_model("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/IS_LR3/best_model_2l_100_LR1.keras")
model_lr1.summary()
```
![model2](model2.png)


```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
                                                    test_size = 10000,
                                                    train_size = 60000,
                                                    random_state = 35)
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)
print('Shape of transformed X train:', 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)
```
```
Shape of transformed X train: (60000, 784)
Shape of transformed X train: (10000, 784)
Shape of transformed y train: (60000, 10)
Shape of transformed y test: (10000, 10)
```

```python
# Оценка качества работы модели на тестовых данных
scores = model_lr1.evaluate(X_test, y_test)
print('Loss on test data:', scores[0])
print('Accuracy on test data:', scores[1])
```
```
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4s 5ms/step - accuracy: 0.9166 - loss: 0.3003
Loss on test data: 0.3069264590740204
Accuracy on test data: 0.9150000214576721
```

## 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:0.988     ; loss:0.038                                 |
| Полносвязная | 79,512                              | 50                        | accuracy:0.915     ; loss:0.307                                  |

## Вывод
По результатам применения сверточной НС, а также по результатам таблицы 1 делаем выводы, что сверточная НС лучше справляется с задачами распознования изображений, чем полносвязная - имеет меньше настраиваемых параметров, быстрее обучается, имеет лучшие показатели качества.

# 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 произвели в соотношении 50 000:10 000
* после разбиения данных (между п. 3 и 4) вывели 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)=15, где k=4 –номер бригады. Вывели размерности полученных обучающих и тестовых массивов данных.

```python
# создание своего разбиения датасета

# 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 = 15)
# 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)
```
```
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()
```
![test](test.png)

## 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)
```
```
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
# 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.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()
```
![model3](model3.png)

```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)
```
Epoch 50/50
704/704 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3s 4ms/step - accuracy: 0.8971 - loss: 0.2795 - val_accuracy: 0.7118 - val_loss: 1.3672

## 5) 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])
```
```
313/313 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4s 9ms/step - accuracy: 0.7178 - loss: 1.3206
Loss on test data: 1.3243911266326904
Accuracy on test data: 0.7181000113487244
```

## 6) 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 [67,3]:
  result = model.predict(X_test[n:n+1])
  print('NN output:', result)

  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))
```
![bird](bird.png)
```
Real mark:  2
NN answer:  2
```
![deer](deer.png)
```
Real mark:  4
NN answer:  3
```

## 7) Вывели отчет о качестве классификации тестовой выборки и матрицу ошибок для тестовой выборки.

```python
true_labels = np.argmax(y_test, axis=1)
predicted_labels = np.argmax(model.predict(X_test), axis=1)
print(classification_report(true_labels, predicted_labels, target_names=class_names))
conf_matrix = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=conf_matrix,display_labels=class_names)
disp.plot(ax=ax, xticks_rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
```
```
              precision    recall  f1-score   support

    airplane       0.71      0.75      0.73       982
  automobile       0.80      0.84      0.82      1011
        bird       0.66      0.62      0.64       974
         cat       0.54      0.55      0.55      1022
        deer       0.69      0.70      0.69      1016
         dog       0.62      0.64      0.63       935
        frog       0.78      0.76      0.77      1029
       horse       0.79      0.72      0.75       989
        ship       0.78      0.84      0.81       998
       truck       0.81      0.75      0.78      1044

    accuracy                           0.72     10000
   macro avg       0.72      0.72      0.72     10000
weighted avg       0.72      0.72      0.72     10000
```
![heat2](heat2.png)

## Вывод
По результатам классификации датасета CIFAR-10 созданной сверточной моделью можно сделать вывод, что она довольно неплохо справилась с задачей. Полученные метрики оценки качества имеют показатели в районе 0.72