- Softmax classifier for MNIST
- NN for MNIST
- Xavier for MNIST
- Deep for MNIST
- Dropout for MNIST
- Optimizers
- Summary
이번 강의는
Neural Net을 사용하면서
굉장히 유용한 Tip들에 대해 알아보자.
실습 관련된 코드
Softmax classifier for MNIST
NN for MNIST
그런데 여기서 의문점이 생겼다.
Q. 레이어 사이에 중간 연결 갯수가 어떤 영향을 끼칠까?
1. 적음
# weights & bias for nn layers
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([784, 1]))
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([1]))
L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1) + b1)
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 256]))
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([256]))
L2 = tf.nn.relu(tf.matmul(L1, W2) + b2)
W3 = tf.Variable(tf.random_normal([256, 10]))
b3 = tf.Variable(tf.random_normal([10]))
hypothesis = tf.matmul(L2, W3) + b3
---
Accuracy: 0.2248
Label: [1]
Prediction: [3]
2. 보통
# weights & bias for nn layers
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([784, 256]))
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([256]))
L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1) + b1)
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([256, 256]))
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([256]))
L2 = tf.nn.relu(tf.matmul(L1, W2) + b2)
W3 = tf.Variable(tf.random_normal([256, 10]))
b3 = tf.Variable(tf.random_normal([10]))
hypothesis = tf.matmul(L2, W3) + b3
---
Accuracy: 0.9438
Label: [0]
Prediction: [0]
3. 많음
# weights & bias for nn layers
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([784, 1000]))
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([1000]))
L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W1) + b1)
W2 = tf.Variable(tf.random_normal([1000, 256]))
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([256]))
L2 = tf.nn.relu(tf.matmul(L1, W2) + b2)
W3 = tf.Variable(tf.random_normal([256, 10]))
b3 = tf.Variable(tf.random_normal([10]))
hypothesis = tf.matmul(L2, W3) + b3
---
Accuracy: 0.9635
Label: [2]
Prediction: [2]
3가지 예에서 볼 수 있듯이
중간 연결 갯수가 많을수록
정확도가 높아진다.
Xavier for MNIST
initialize를 잘해주기 위해
Xavier Algorithm을 사용하자.
W1 = tf.get_variable("W1", shape=[784, 256],
initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer())
기존 코드와 크게 달라진 점은 없다.
단지 초기화해주는 부분만 바뀌었다.
그 결과는
Epoch이 1일 때부터
Cost가 상당히 낮다.
즉 초기값이
굉장히 아주 잘 스마트하게
initialize 되었다고 볼 수 있다.
Deep for MNIST
깊고 넓게 진행해본다.
그런데
Xavier for MNIST 결과 정확도보다 떨어진다.
데이터에 따라 요인에 의해 떨어질수도 있지만,
여기서는 아마도 overfitting 때문이다.
이 overfitting을 막기 위한
방법 중 하나가
dropout이다.
Dropout for MNIST
dropout이란
Network이 overfitting이 되지 않도록
학습시킬 때
일부만 선별적으로 학습을 시키는 것이다.
그렇다면 몇 %를 선별할 것인가 ?
통상적으로 train을 할 때는 0.5 ~ 0.7로 한다
주의할 점은
실전에서는 반드시 1로 해야한다.
# dropout (keep_prob) rate 0.7 on training, but should be 1 for testing
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
L2 = tf.nn.dropout(L2, keep_prob=keep_prob)
Optimizers
우리는 주로 tf.train.GradientDescentOptimizer를 사용하였다.
여러가지 종류가 있으니
어떤 것이 가장 좋은지는
알아서 적절하게 선택해서 사용하자.
앞으로는 더 효율적인
tf.train.AdamOptimizer을 사용하자.
Summary
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