Как Tensorflow рассчитывает точность модели? - PullRequest
Новая
       38

Как Tensorflow рассчитывает точность модели?

0 голосов
/ 24 апреля 2019

Я следую этому учебнику по классификации двоичных классов. При определении модели она определяется следующим образом и цитаты:

Примените слой tf.keras.layers.Dense, чтобы преобразовать эти функции в один прогноз для каждого изображения. Здесь вам не нужна функция активации, потому что этот прогноз будет рассматриваться как логит или необработанное значение прогноза. Положительные числа предсказывают класс 1, отрицательные числа предсказывают класс 0. 

model = tf.keras.Sequential([
  base_model,
  tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

и затем его компилируют как 

base_learning_rate = 0.0001
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=base_learning_rate),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

Я видел похожее определение модели здесь следующим образом: 

model = tf.keras.Sequential([
  mobile_net,
  tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
  tf.keras.layers.Dense(len(label_names))])

model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), 
              loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,
              metrics=["accuracy"])

В вышеупомянутых случаях, когда функция активации не используется, я наблюдал, что прогнозируемые значения принимают любое действительное значение (не в диапазоне [0,1]), а не одно отрицательное значение, например. 

model = tf.keras.Sequential([
  mobile_net,
  tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
  tf.keras.layers.Dense(1)])

base_learning_rate = 0.0001
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=base_learning_rate),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

np.squeeze(model.predict(test_ds, steps=test_steps_per_epoch))

# array([0.8656062 , 1.1738479 , 1.3243774 , 0.43144074, 1.3459874 ,
       0.8830215 , 0.27673364, 0.61824167, 0.6811296 , 0.31660053,
       0.66832197, 0.9944696 , 1.1472682 , 0.643435  , 1.6108004 ,
       0.46332538, 1.0919437 , 0.9578197 , 1.176657  , 1.1019497 ,
       1.2280573 , 1.3852577 , 1.0576394 , 0.89174306, 0.75531614,
       0.77309614, 0.2964771 , 1.4851328 , 0.52786475, 0.8349319 ,
       0.6725186 , 0.850648  , 1.5454502 , 1.5105858 , 0.8132403 ,
       0.8769205 , 0.8270436 , 0.5637488 , 1.0141921 , 1.7030811 ,
       1.4353518 , 1.4161562 , 1.378978  , 0.501247  , 0.6213258 ,
       0.9437766 , 2.429086  , 1.2481798 , 0.6229276 , 0.37893608,
       1.3877648 , 1.0904361 , 1.0879816 , 0.42403704, 0.79637295,
       2.8160148 , 0.8214861 , 0.8503458 , 0.80563146, 1.4901325 ,
       1.0303755 , 0.77981436, 1.088749  , 0.71522933, 1.3340217 ,
       2.0090134 , 1.0075089 , 0.8950774 , 0.6173111 , 0.7857665 ,
       1.7411164 , 1.3057053 , 0.33380216, 0.76223296, 1.5859761 ,
       0.96682435, 0.6254643 , 1.4843993 , 1.1031054 , 0.6320849 ,
       0.01859415, 0.72086346, 1.1440296 , 0.29395923, 1.5440805 ,
       0.380056  , 1.7602444 , 0.6369114 , 0.7867059 , 1.1418453 ,
       1.8237758 , 0.2560327 , 2.6044023 , 1.5562654 , 0.737739  ,
       0.40826577], dtype=float32)

ВОПРОС: 1

Как тензорный поток вычисляет точность на основе таких значений? Поскольку эти значения не равны 0 или 1, какое пороговое значение оно использует для определения, относится ли выборка к классу 1 или к классу 0?

В другом уроке я видел использование функции активации сигмоида или softmax для последнего слоя. 

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
    keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

аналогично, я определил свою модель следующим образом: 

model = tf.keras.Sequential([
  mobile_net,
  keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
  keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=0.0001),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

и наблюдаемые значения попадают в диапазон [0,1] 

np.squeeze(model.predict(test_ds, steps=test_steps_per_epoch))

# array([0.5962706 , 0.41386074, 0.7369955 , 0.4375754 , 0.4081418 ,
       0.5233598 , 0.54559284, 0.58932847, 0.46750832, 0.73593813,
       0.49894634, 0.49055347, 0.37505004, 0.6098627 , 0.5756561 ,
       0.5219231 , 0.37050545, 0.5673407 , 0.5554987 , 0.531324  ,
       0.28257015, 0.74096835, 0.57002604, 0.46783662, 0.7368346 ,
       0.5332815 , 0.5606995 , 0.5541738 , 0.57862717, 0.40553188,
       0.46588784, 0.30736524, 0.43870398, 0.74726176, 0.71659195,
       0.27446586, 0.50352675, 0.43134567, 0.68349624, 0.38074452,
       0.5150338 , 0.7177907 , 0.61012363, 0.63375396, 0.43830383,
       0.5749217 , 0.4520418 , 0.42618847, 0.53284496, 0.55864084,
       0.55283684, 0.56968784, 0.5476512 , 0.47232378, 0.43477964,
       0.424371  , 0.5257551 , 0.4982109 , 0.6054718 , 0.45364827,
       0.5447099 , 0.5589619 , 0.6879043 , 0.43605927, 0.49726096,
       0.5986774 , 0.46806905, 0.45553213, 0.4558573 , 0.2709099 ,
       0.29398417, 0.42126212, 0.4208623 , 0.25966096, 0.5174277 ,
       0.5691663 , 0.6820154 , 0.66986185, 0.29530805, 0.5368336 ,
       0.6704497 , 0.4770817 , 0.58965963, 0.66673934, 0.44505033,
       0.3894297 , 0.53820807, 0.47612685, 0.3273378 , 0.6933465 ,
       0.54334545, 0.49939007, 0.5978731 , 0.49409997, 0.4585469 ,
       0.43943945], dtype=float32)

ВОПРОС: 2

Как точность в данном случае рассчитывается по тензорному потоку?

ВОПРОС: 3

В чем разница между использованием сигмовидной активации и неиспользованием ее в последнем слое? Когда я использовал функцию активации сигмоида, точность модели как-то снизилась на 10%, чем когда я не использовал функцию сигмоида. Это совпадение или оно должно что-то делать с использованием функции активации.

1 Ответ

1 голос
/ 24 апреля 2019

Функции, используемые для расчета точности, можно найти здесь .Существуют разные определения в зависимости от вашей проблемы, например binary_accuracy или categorical_accuracy.Правильный выбор выбирается автоматически в зависимости от формы выхода и ваших потерь (см. Функцию handle_metrics 1006 * здесь ).Исходя из них:

1.

Это зависит от вашей модели.В вашем первом примере он будет использовать 

def binary_accuracy(y_true, y_pred):
    '''Calculates the mean accuracy rate across all predictions for binary
    classification problems.
    '''
    return K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred)))

Как вы можете видеть, он просто округляет прогнозы моделей.Во втором примере он будет использовать 

def sparse_categorical_accuracy(y_true, y_pred):
    '''Same as categorical_accuracy, but useful when the predictions are for
    sparse targets.
    '''
    return K.mean(K.equal(K.max(y_true, axis=-1),
                          K.cast(K.argmax(y_pred, axis=-1), K.floatx())))

Здесь округления не происходит, но он проверяет, совпадает ли класс с самым высоким прогнозом с классом с истинной меткой.

2.

Опять будет использоваться binary_accuracy.Однако прогнозы будут исходить из активации сигмовидной кишки.

3.

Активация сигмовидной кишки изменит ваши результаты.Это обеспечит, что прогнозы будут между 0 и 1. Из-за этого изменяется точность, например, 0 становится 0,5 и, следовательно, округляется до 1. Это также повлияет на тренировку.Обычно используется сигмовидная активация с кроссентропией, поскольку она предполагает вероятность.

...