что такое batch size keras

Влияет ли batch_size в Keras на качество результатов?

Я собираюсь обучить большую сеть LSTM с 2-3 миллионами статей и борюсь с ошибками памяти (я использую AWS EC2 g2x2large).

Я не против, если моя сеть займет больше времени на обучение, но я хотел бы знать, не снизит batch_size ли это качество моих прогнозов.

Через полтора года я возвращаюсь к своему ответу, потому что мой предыдущий ответ был неверным.

Размер партии значительно влияет на обучение. Когда вы помещаете пакет в свою сеть, происходит то, что вы усредняете градиенты. Концепция заключается в том, что если размер вашей партии достаточно велик, это обеспечит достаточно стабильную оценку того, каким будет градиент полного набора данных. Взяв образцы из вашего набора данных, вы оцените градиент при значительном снижении вычислительных затрат. Чем ниже вы идете, тем менее точной будет ваша оценка, однако в некоторых случаях эти шумовые градиенты могут фактически помочь избежать локальных минимумов. Когда оно слишком низкое, вес вашей сети может просто перепрыгнуть, если ваши данные шумят, и они могут быть неспособны к обучению или они сходятся очень медленно, что отрицательно влияет на общее время вычислений.

В случае, если вам нужны пакеты большего размера, но они не будут соответствовать вашему графическому процессору, вы можете подать небольшую партию, сохранить оценки градиента и одну или несколько партий, а затем выполнить обновление веса. Таким образом, вы получите более стабильный градиент, потому что вы увеличили размер виртуального пакета.

Источник

Боковая панель

НАЧАЛО РАБОТЫ

МОДЕЛИ

ПРЕДОБРАБОТКА

ПРИМЕРЫ

Sequential model: руководство

Модель Sequential представляет собой линейный стек слоев.

Вы может создать модель Sequential, передав список слоев конструктору модели:

Указание размерности входных данных

Ваша модель должна знать, какую размерность данных ожидать на входе. В связи с этим, первый слой модели Sequential (и только первый, поскольку последующие слои производят автоматический расчет размерности) должен получать информацию о размерности входных данных. Есть несколько способов сделать это:

Таким образом, следующие примеры эквивалентны:

Компиляция

Перед обучением модели необходимо настроить сам процесс. Это выполняется с помощью метода compile(). Он получает три аргумента:

# Задача бинарной классификации
model.compile(optimizer=’rmsprop’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

# Среднеквадратичная ошибка регрессии
model.compile(optimizer=’rmsprop’, loss=’mse’)

# Пользовательская метрика
import keras.backend as K
def mean_pred(y_true, y_pred):
return K.mean(y_pred)
model.compile(optimizer=’rmsprop’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’, mean_pred])

Обучение

Модели Keras обучаются на Numpy-массивах, содержащих набор исходных данных и метки. Для обучения обычно используется функция fit(). Документация по этой функции здесь.

# Модель с одномерными входными данными и бинарной классификацией

model.add(Dense(32, activation=’relu’, input_dim=100))

# Генерируем случайные данные

import numpy as np

data = np.random.random((1000, 100))

labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# Обучаем модель, перебирая данные в пакетах по 32 примера

model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

# Модель с одномерными входными данными и 10 классами

model.add(Dense(32, activation=’relu’, input_dim=100))

# Генерируем случайные данные

import numpy as np

data = np.random.random((1000, 100))

labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1))

# Преобразуем метки в OHE (one-hot encoding)

one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10)

# Обучаем модель, перебирая данные в пакетах по 32 примера

model.fit(data, one_hot_labels, epochs=10, batch_size=32)

Примеры

Вот несколько примеров, с которых можно начать!

В папке примеров вы также найдете варианты решения задач с реальными наборами данных:

Многослойный персептрон (MLP) для мультиклассовой классификаци (softmax):

import keras

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout, Activation

from keras.optimizers import SGD

# Генерируем случайные данные

import numpy as np

x_train = np.random.random((1000, 20))

y_train = keras.utils.to_categorical(
np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)

x_test = np.random.random((100, 20))

y_test = keras.utils.to_categorical(
np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

# Dense(64) — это полносвязный слой с 64 скрытыми нейронами.

# в первом слое вы должны указать размерность входных данных:

# здесь, это векторы длинной 20.

model.add(Dense(64, activation=’relu’, input_dim=20))

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

MLP для бинарной классификации:

import numpy as np

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout

# Генерируем случайные данные

x_train = np.random.random((1000, 20))

y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

x_test = np.random.random((100, 20))

y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))

model.add(Dense(64, input_dim=20, activation=’relu’))

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

VGG-подобная сверточная сеть:

import numpy as np

import keras

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D

from keras.optimizers import SGD

# Генерируем случайные данные

x_train = np.random.random((100, 100, 100, 3))

y_train = keras.utils.to_categorical(
np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

x_test = np.random.random((20, 100, 100, 3))

y_test = keras.utils.to_categorical(
np.random.randint(10, size=(20, 1)), num_classes=10)

# применим здесь сверточный слой с 32 нейронами и ядром свертки (3, 3)

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’,
input_shape=(100, 100, 3)))

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’))

model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’))

sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

Классификация последовательностей с помощью LSTM:

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout

from keras.layers import Embedding

from keras.layers import LSTM

model.fit(x_train, y_train, batch_size=16, epochs=10)

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=16)

Классификация последовательностей с помощью одномерной свертки:

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Dropout

from keras.layers import Embedding

from keras.layers import Conv1D, GlobalAveragePooling1D, MaxPooling1D

model.add(Conv1D(64, 3, activation=’relu’,
input_shape=(seq_length, 100)))

model.add(Conv1D(64, 3, activation=’relu’))

model.add(Conv1D(128, 3, activation=’relu’))

model.add(Conv1D(128, 3, activation=’relu’))

model.fit(x_train, y_train, batch_size=16, epochs=10)

score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=16)

Классификация последовательностей с помощью LSTM с памятью:

В этой модели мы накладываем 3 слоя LSTM друг на друга, делая модель способной изучать временные представления более высокого уровня.

Первые два слоя возвращают свои полные выходные последовательности, но последний слой возвращает только последний шаг своей выходной последовательности. Таким образом отбрасывается временное измерение (то есть входная последовательность преобразуется в один вектор).

from keras.models import Sequential

from keras.layers import LSTM, Dense

import numpy as np

# ожидаемая размерность входных данных:
# (batch_size, timesteps, data_dim)

model.add(LSTM(32, return_sequences=True,

input_shape=(timesteps, data_dim)))
# возвращает последовательность векторов длинной 32

model.add(LSTM(32, return_sequences=True))

# возвращает последовательность векторов длинной 32

model.add(LSTM(32)) # возвращает одиночный векторов длинной 32

# Генерируем случайные данные

x_train = np.random.random((1000, timesteps, data_dim))

y_train = np.random.random((1000, num_classes))

# Генерируем случайные проверочные данные

x_val = np.random.random((100, timesteps, data_dim))

y_val = np.random.random((100, num_classes))

LSTM с передачей состояния

Рекуррентная модель с состоянием — это модель, для которой внутренней состояние, полученное после обработки очередного пакета данных, повторно используется в качестве начальных состояний для выборок следующей серии. Это позволяет обрабатывать более длинные последовательности.

from keras.models import Sequential

from keras.layers import LSTM, Dense

import numpy as np

# ожидаемая размерность входных данных:
# (batch_size, timesteps, data_dim)

# Обратите внимание, что мы должны указать полную размерность входных

# данных batch_input_shape, так как это сеть с состоянием

# i-тый пример в k-ом пакете является продолжением

# i-того примера в k-1-ом пакете

model.add(LSTM(32, return_sequences=True, stateful=True,

batch_input_shape=(batch_size, timesteps, data_dim)))

model.add(LSTM(32, return_sequences=True, stateful=True))

model.add(LSTM(32, stateful=True))

# Генерируем случайные данные

x_train = np.random.random((batch_size * 10, timesteps, data_dim))

y_train = np.random.random((batch_size * 10, num_classes))

# Генерируем случайные проверочные данные

x_val = np.random.random((batch_size * 3, timesteps, data_dim))

y_val = np.random.random((batch_size * 3, num_classes))

batch_size=batch_size, epochs=5, shuffle=False,

Источник

Русские Блоги

Поговорим о Batch_Size в глубоком обучении

Поговорим о Batch_Size в глубоком обучении

Batch_Size (размер партии) является важным параметром в машинном обучении, включающем множество противоречий, одно за другим ниже.

Прежде всего, зачем вам параметр Batch_Size?

Выбор партии сначала определяет направление снижения. Если набор данных небольшой, его можно использоватьПолный набор данных (Full Batch Learning)В форме выполненияПо крайней мереЕсть два преимущества: во-первых, направление, определяемое полным набором данных, может лучше представлять совокупность выборки и, следовательно, более точно в направлении экстремального значения. Во-вторых, поскольку значения градиента разных весов сильно различаются, трудно выбрать общую скорость обучения. Полное пакетное обучение может быть использованоRpropТолько на основе символа градиента и индивидуально обновлять веса индивидуально.

Для больших наборов данных два вышеуказанных преимущества превращаются в два недостатка: во-первых, из-за огромного роста наборов данных и ограничений памяти становится все более невозможным загружать все данные одновременно. Во-вторых, итерация в режиме Rprop, из-за разницы выборок между партиями значения коррекции градиента взаимно отменяются и не могут быть исправлены. Только тогда это пришлоRMSPropПлан компромисса.

Пояснение: Эластичное обратное распространение (RProp) и среднеквадратичное обратное распространение (RMSProp)

Алгоритм RProp

Величина градиентов различных весовых параметров может сильно различаться, поэтому трудно найти глобальный этап обучения.
Положитесь на знак градиента параметра, чтобы динамически корректировать шаг обучения
Подходит для полного обучения, а не для мини-обучения

Недостатки: нельзя использовать в мини-пакетном обучении.
Причина:

Улучшенная версия, алгоритм rmsprop:
Алгоритм rmsprop больше не обновляет шаг обучения в отдельности, а связывается с каждым изменением градиента, как показано ниже.

Таким образом, обновление размера шага алгоритма rmsprop является более плавным.
Эти алгоритмы не могут полностью решить проблему локального минимума, но просто заставляют параметры сходиться быстрее. Может ли оно сходиться к глобальному оптимальному решению, также связано с инициализацией модели.

Поскольку Full Batch Learning не подходит для больших массивов данных, как насчет перехода к другой крайности?

Могу ли я выбрать умеренное значение Batch_Size?

Конечно, это то, чтоПакетный метод градиентного спуска (мини-обучение), Потому что, если набор данных достаточно, то используйте половину (Намного меньше) Градиент, рассчитанный по данным обучения, и градиент, обученный по всем данным,Почти такой жеA.

Каковы преимущества увеличения Batch_Size в разумных пределах?

В чем недостаток слепого увеличения Batch_Size?

Как именно настройка Batch_Size влияет на тренировочный эффект?

Результат выполнения показан на рисунке выше, где абсолютное время стандартизировано. Результат выполнения подтверждается приведенным выше анализом:

Интеллектуальная рекомендация

[Makefile от более мелких к более глубоким полная запись обучения 4] Переменные и различные методы присвоения

Давайте сегодня узнаем о различных методах присваивания переменных в Makefile! Смысл тяжелой работы, чтобы бедность больше не ограничивать свое воображение! Добавьте QQ, чтобы вместе учиться и обменив.

[Luogu P3147] [BZOJ 4576] [USACO16OPEN]262144

Портал Луогу БЗОЙ Портал Описание заголовка Bessie likes downloading games to play on her cell phone, even though she doesfind the small touch screen rather cumbersome to use with her large hooves. Sh.

Источник

Что такое batch size keras

Создание нейронной сети (НС) средствами библиотеки Keras выполняется в следующем порядке:

Эффективность созданной НС определяется на этапе тестирования и оценивается по точности решения поставленной задачи, например, по точности классификации графических изображений:

где n – общее число классифицируемых на этапе тестирования изображений;
n_true – число правильно классифицированных на этапе тестирования изображений.
На каждом этапе создания НС библиотека Keras предоставляет большой выбор параметров, влияющих на результативность НС. Поэтому перед пользователем, создающим НС, опираясь на методы библиотеки Keras, стоит непростая задача выбора правильных значений параметров. (В [1] отмечается, что невозможно дать обобщенные рекомендации по выбору параметров модели НС ввиду большого разнообразия НС и решаемых с их помощью задач.)
Ниже описываются методы, используемые при построении сверточных нейронных сетей с помощью следующих слоев:

Замечание. Многослойный перцептрон может быть создан как комбинация слоев Input, BatchNormalization, Dropout и Dense).

Слои Flatten и Input далее не рассматриваются, поскольку слой Flatten используется без параметров, а Input имеет неизменяемый параметр, задающий форму входных данных. Например, в задаче классификации изображений рукописных цифр:

inp = Input(shape = (28, 28, 1))

Форма (28, 28, 1) означает, что каждая цифра задана в виде рисунка размера 28*28 пикселей, выполненного в оттенках серого цвета.

Параметры слоев нейронной сети

Задание слоев

Задание слоев НС выполняется следующими методами [3, 4, 5]:

Описание параметров слоев

Параметры слоев описаны в табл. 1.
Таблица 1. Параметры слоев (перечислены в алфавитном порядке)

Функции активации

Функции активации [6], которые можно указать в качестве значения параметра activation при задании слоя (также эти функции можно задать и в виде слоя):

Способы задания функций активации:

from keras.layers import Activation, Dense
model.add(Dense(64))
model.add(Activation(‘tanh’))

model.add(Dense(64, activation = ‘tanh’))

from keras import backend as K
model.add(Dense(64, activation = K.tanh))

Функции активации, которые задаются в виде слоя [7]:

Приложение 1. Использование метрик

Метрика – это функция, используемая для оценки эффективности модели НС [20]. Метрики задаются параметром metrics (в виде списка) метода compile, например:

model.compile(loss = ‘mean_squared_error’, optimizer = ‘sgd’, metrics = [‘mae’, ‘acc’])

from keras import metrics
model.compile(loss = ‘mean_squared_error’, optimizer = ‘sgd’, metrics = [metrics.mae, metrics.categorical_accuracy])

Функция метрики схожа с функцией потерь, однако результат оценки сети по метрике не используется при обучении модели. В качестве метрики может быть использована любая функция потерь.
Также в качестве метрики можно указать имя доступной метрики, например, ‘accuracy’ символьную функцию Theano/TensorFlow.

Параметры функции метрики:

Функция метрики возвращает единичный тензор, представляющий среднее значение по всем элементам массива, вычисляемого по входным данным в соответствии с заданной метрикой.

Пользовательские функции метрики так же должны иметь два параметра (y_true, y_pred) и возвращать единичный тензор, например:

import keras.backend as K
def mean_pred(y_true, y_pred):
return K.mean(y_pred)
model.compile(optimizer = ‘rmsprop’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’, mean_pred])

Замечание 2. Для функции потерь binary crossentropy в случае указания метрики ‘accuracy’ возвращает завышенные значения точности (binary_accuracy).
Чтобы получить реальную точность, с binary crossentropy используется вдобавок метрика categorical_accuracy:

metrics = [‘accuracy’, keras.metrics.categorical_accuracy]

Приложение 2. Обеспечение повторяемости результата

Воспроизведение результатов эпизода обучения обеспечивает следующий код [20], который должен быть исполнен до начала создания НС и ее обучения:

# Флаг задания режима воспроизведения результатов
repeat_results = True # True
seedVal = 348
import numpy as np
np.random.seed(seedVal) # Задание затравки датчика случайных чисел
#
if repeat_results:
print(‘Режим воспроизведения (повторяемости) результатов’)
import random as rn
import tensorflow as tf
import os
from keras import backend as K
# Код, необходимый для воспроизведения результата
os.environ[‘PYTHONHASHSEED’] = ‘0’
rn.seed(seedVal)
tf.set_random_seed(seedVal)
session_conf = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads = 1,
inter_op_parallelism_threads = 1)
sess = tf.Session(graph = tf.get_default_graph(), config = session_conf)
K.set_session(sess)

В этом коде фиксируются затравки датчиков случайных чисел, значение системной переменной PYTHONHASHSEED и устанавливается в сессии tensorFlow однопоточность.

Неповторяемость результата обучения возникает также при использовании TensorFlow на GPU: некоторые операции, в частности tf.reduce_sum(), имеют нечеткий результат. Это обусловлено тем, что на GPU многие операции исполняются параллельно, поэтому порядок выполнения не всегда гарантирован. Из-за ограниченной точности вычислений даже сложение нескольких чисел может дать разные результаты при разных порядках выполнения этой операции. Можно попытаться при программировании избежать нечетких операций, но некоторые могут быть созданы автоматически TensorFlow при вычислении градиентов. Проще всего добиться повторяемости результатов, выполняя код на CPU. Для этого следует переменную окружения CUDA_VISIBLE_DEVICES инициализировать пустой строкой, например [21]:

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=»» PYTHONHASHSEED=0 python your_program.py

Приложение 3. Пакетная нормализация

Градиентные методы, лежащие в основе алгоритмов машинного обучения, весьма чувствительны к распределению индивидуальных признаков: результативность алгоритмов может быть неудовлетворительной, если распределение индивидуального признака существенно отличается от стандартного нормального распределения, имеющего нулевое математическое ожидание и единичную дисперсию.
Изменение распределения признака выполняется в результате нормализации или стандартизации.
Нормализация предполагает такое масштабирование признака, после которого он имеет единичную норму (l1 или l2).
Стандартизация – такое преобразование данных, после которого среднее значение каждого признака равно 0, а дисперсия равна 1 (то есть, как в стандартном нормальном распределении).
В библиотеке Scikit-Learn есть следующие функции нормализации и стандартизации:

from sklearn import preprocessing
normalized_X = preprocessing.normalize(X, norm = ‘l2’) # Нормализация (другая норма – ‘l1’)
standardized_X = preprocessing.scale(X) # Стандартизация
# Иная возможность нормализации и стандартизации данных
normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X)
X = normalizer.transform(X)
# fit – вычисляет среднее значение и стандартное отклонение для последующей стандартизации
scaler = preprocessing.StandardScaler(copy = False).fit(X)
X = scaler.transform(X) # Стандартизация за счет центрирования и масштабирования

В случае НС на вход 1D-слоя подается тензор формы (размер_пакета, карта_признаков), то есть пакет признаков. Поэтому нормализация признаков НС называется пакетной. Пакетная нормализация выполняется по следующему алгоритму [2]:

Пакетная нормализация позволяет:

Согласно [2], выполняемая по приведенному выше алгоритму пакетная нормализация, уменьшает эффект внутреннего сдвига переменных (internal covariate shift). Этот эффект иллюстрирует рис. П1 (пример взят из [22]).

Рис. П1. Иллюстрация эффекта внутреннего сдвига

Нейрон второго слоя первоначально обучится реагировать на входы из распределения, получаемого при весах w = (0, 0.5, 0.5) нейрона первого слоя, то есть на данные преимущественно из интервала [-0.5, 0.5]. Однако после изменения весов нейрона первого слоя выход этого нейрона попадает в интервал [0.5, 1] (чаще ближе к 1), то есть нейрон второго слоя придется обучать заново.
Пакетная нормализация позволяет устранить эту проблему, получившую название внутреннего сдвига переменных.

Источник