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216 KiB
Plaintext
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{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "slide"
|
|
}
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"# Lecture 14: Convolutional Neural Networks "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "skip"
|
|
}
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"\n",
|
|
"[Run in colab](https://colab.research.google.com/drive/1CxeEInBOmkXyYx-vBjKzYCh8Uaoccgsd)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 1,
|
|
"metadata": {
|
|
"execution": {
|
|
"iopub.execute_input": "2024-01-10T00:25:43.908150Z",
|
|
"iopub.status.busy": "2024-01-10T00:25:43.907750Z",
|
|
"iopub.status.idle": "2024-01-10T00:25:43.919659Z",
|
|
"shell.execute_reply": "2024-01-10T00:25:43.919078Z"
|
|
},
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "skip"
|
|
}
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"Version: 2024-01-10 00:25:43\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"import datetime\n",
|
|
"now = datetime.datetime.now()\n",
|
|
"print(\"Version: \" + now.strftime(\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\"))"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 2,
|
|
"metadata": {
|
|
"execution": {
|
|
"iopub.execute_input": "2024-01-10T00:25:43.958631Z",
|
|
"iopub.status.busy": "2024-01-10T00:25:43.957708Z",
|
|
"iopub.status.idle": "2024-01-10T00:25:44.374558Z",
|
|
"shell.execute_reply": "2024-01-10T00:25:44.373850Z"
|
|
},
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "skip"
|
|
}
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"# Common imports\n",
|
|
"import numpy as np\n",
|
|
"import os\n",
|
|
"\n",
|
|
"# to make this notebook's output stable across runs\n",
|
|
"def reset_state(seed=42):\n",
|
|
" tf.keras.backend.clear_session()\n",
|
|
" tf.random.set_seed(seed)\n",
|
|
" np.random.seed(seed)\n",
|
|
"\n",
|
|
"# To plot pretty figures\n",
|
|
"%matplotlib inline\n",
|
|
"import matplotlib as mpl\n",
|
|
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
|
|
"mpl.rc('axes', labelsize=14)\n",
|
|
"mpl.rc('xtick', labelsize=12)\n",
|
|
"mpl.rc('ytick', labelsize=12)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "slide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## Motivation"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Visual cortex\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/eye_rods_cones.jpg\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[[Image source](https://www.blueconemonochromacy.org/wp-content/uploads/2011/02/1_EN.jpg)]\n",
|
|
"\n",
|
|
"\n",
|
|
"Neurons in the visual cortex have a small local receptive field, i.e. only react to limited region of visual field.\n",
|
|
"\n",
|
|
"Receptive fields of neurons overlap and together cover full visual field."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Architecture of the visual cortex\n",
|
|
"\n",
|
|
"Some neurons only sensitive to stimuli of certain structure, e.g. horizonal lines.\n",
|
|
"\n",
|
|
"Some neurons have larger receptive fields, and are sensitive to stimuli that are combinations of lower-level patterns.\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/localFov.jpeg\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[Credit: Geron]\n",
|
|
"\n",
|
|
"Corresponding architecture can detect complex patterns in full visual field, which inspires design of convolutional neural networks (CNNs)."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "slide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## Convolution\n",
|
|
"\n",
|
|
"Core building block of CNNs is convolution."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Graphical description\n",
|
|
"\n",
|
|
"Convolution involves passing a filter (kernel) over an image and taking the sum of the product of terms for all positions.\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/convolution-operation-14.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/convolution-operation-24.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"#### Animation of convolution\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/convolution.gif\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[[Animation source](https://miro.medium.com/max/1000/1*GcI7G-JLAQiEoCON7xFbhg.gif)]\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Mathematical description"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Convolution output is given by\n",
|
|
"\\begin{align*}\n",
|
|
"z_{i,j} = \\sum_{u,v} x_{u,v} w_{u-i,v-j},\n",
|
|
"\\end{align*}\n",
|
|
"where $x$ is the input image, $w$ is the filter (kernel) and $i$ ($u$) and $j$ ($v$) denote row and column indices, respectively."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"(Note that the kernel is not reflected as is typical in the usual mathematical definition of convolution.)"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Advantages\n",
|
|
"\n",
|
|
"- Localisation: Capture local structure.\n",
|
|
"- Efficiency: weight sharing results in dramatic reduction in number of weights (parameters) compared to fully-connected neural network.\n",
|
|
"- Translational equivariance: Feature space behavies \"nicely\" under a translation of the input. In a sense, learn general features rather than features for all locations of image.\n",
|
|
"- Composition: Can compose convolutions to extract more complex features."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "slide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## Convolutional layers"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Define neural network layers using convolutions."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/geron_convolutional_layers.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[Credit: Geron]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Allows the network to focus on small low-level features in the first layer and use these to constuct higher-level features in next layer, and so on. \n",
|
|
"\n",
|
|
"Results in a hierarchical representation that is common in images of the real-world."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Filters and features"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Filters pull out corresponding features from image. \n",
|
|
"\n",
|
|
"Output of convolutional layer is typically called a *feature map*."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
}
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/geron_feature_maps.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[Credit: Geron]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"During training, effective filters to extract representative features are learned."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Padding"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "-"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"Nominally, convolution results in an output image that is *smaller* than the input.\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/convolution-operation-24.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"Various modifications to the nominal convolution are often considered.\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"#### Animation of convolution (no padding, no stride)\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/conv_no_padding_no_strides.gif\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[[Animation source](https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/gif/no_padding_no_strides.gif)]\n",
|
|
"\n",
|
|
"Blue pixels denote the input image, grey the convolutional kernel as it moves over the image, and green pixels denote the output."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"Padding often introduced to control output size."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"#### Animation of convolution (padding, no stride)\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/conv_arbitrary_padding_no_strides.gif\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\">\n",
|
|
"\n",
|
|
"[[Animation source](https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/gif/arbitrary_padding_no_strides.gif)]\n",
|
|
"\n",
|
|
"Uncoloured pixels denote padding with zeros."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Stride"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"#### Animation of convolution (no padding, stride)\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/conv_no_padding_strides.gif\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[[Animation source](https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/gif/no_padding_strides.gif)]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Padding and stride"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"#### Animation of convolution (padding, stride)\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/conv_padding_strides.gif\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[[Animation source](https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/gif/padding_strides.gif)]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Channels"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"#### Multiple input channels\n",
|
|
"\n",
|
|
"Input images often have multiple channels, e.g. red, green and blue colour channels.\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/rgb_2.jpg\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[[Image source](https://code.tutsplus.com/tutorials/create-a-retro-crt-distortion-effect-using-rgb-shifting--active-3359)]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"Support multiple input channels by defining a filter for each channel and summing result."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/convolution-operation-on-volume5.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"#### Multiple input and output channels\n",
|
|
"\n",
|
|
"Add a set of filters for each desired output channel."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/convolution-with-multiple-filters2.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"#### Mathematical description"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Convolution output is given by\n",
|
|
"\\begin{align*}\n",
|
|
"z_{i,j,k_\\text{out}} = \\sum_{u,v,k_\\text{in}} x_{u,v,k_\\text{in}} w_{u-i,v-j,k_\\text{in},k_\\text{out}},\n",
|
|
"\\end{align*}\n",
|
|
"where $x$ is the input image, $w$ is the filter (kernel) and $i$ ($u$) and $j$ ($v$) denote row and column indices, respectively. The input channel index is denoted $k_\\text{in}$ and the output channel index $k_\\text{out}$."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "fragment"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"Notice that the filter is now 4-dimensional. We quickly add a lot of additional parameters."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
}
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Non-linear activations\n",
|
|
"\n",
|
|
"Convolutions usually followed by pointwise activation functions to introduce non-linearity (cf. fully-connected neural networks).\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/activation_func.png\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
}
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Full convolutional layer\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/one-convolution-layer1.png\" width=\"900px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "slide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## Pooling layers"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"Pooling layers are used to downsample to reduce the computational load, memory usage and number of parameters.\n",
|
|
"\n",
|
|
"Retains equivariance to large translation and can introduce invariance to small translations."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Max pooling\n",
|
|
"\n",
|
|
"Take maximum over parent cell size, translating cell over image."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/pooling-layer3_max.png\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Average pooling\n",
|
|
"\n",
|
|
"Take average over parent cell size, translating cell over image."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/pooling-layer3_average.png\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Multiple input channels"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"When considering multiple input channels, pooling is performed separately for each channel."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/pooling-on-volume1.png\" width=\"500px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "slide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## CNN architectures"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Stacking multiple feature maps\n",
|
|
"\n",
|
|
"Convolutional layers typically stacked with multiple input and output channels, leading to multiple feature maps.\n",
|
|
"\n",
|
|
"Neuron's receptor field extends across all previous layers' feature maps."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/stacked.jpeg\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[Credit: Geron]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Basic CNN architecture\n",
|
|
"\n",
|
|
"Basic CNN architecture typically consists of combining the following layers:\n",
|
|
"- Convolutions\n",
|
|
"- Non-linear activations\n",
|
|
"- Pooling\n",
|
|
"\n",
|
|
"And repeating.\n",
|
|
"\n",
|
|
"Final layers are then added on that are tailored to the problem at hand (often fully connected layers)."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
}
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/aCNN.jpeg\" alt=\"Drawing\" width=\"1100px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"[Credit: Geron]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### CNN explainer\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/cnn_explainer.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n",
|
|
"The [CNN explainer](https://poloclub.github.io/cnn-explainer/) is a great visualisation tool, allowing you to look inside a CNN to visualise the layers making up a network."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### LeNet architecture\n",
|
|
"\n",
|
|
"Convolutional layers first introduced by [Lecun et al.](http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf) in 1998 for digital classification problem.\n",
|
|
"\n",
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/lenet-52.png\" width=\"900px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/lenet_summary.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### AlexNet"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"[AlexNet](https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf), which helped to intitiate the deep learning revolution in 2012, was based on a CNN architecture and showed a significant improvement in performance on the [ImageNet](https://www.image-net.org/) benchmark problem compared to the state-of-the-art at the time."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/alexnet.png\" width=\"900px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/alexnet_summary.png\" width=\"700px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### VGG"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"The [VGG network](https://arxiv.org/abs/1409.1556) followed soon afterwards, making another significant improvement in performance, while simplifying the architecture.\n",
|
|
"\n",
|
|
"VGG-16 uses 3x3 convolutions only and max pooling layers that step down by a factor of two at each stage."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {},
|
|
"source": [
|
|
"<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/astro-informatics/course_mlbd_images/master/Lecture14_Images/vgg16.png\" width=\"900px\" style=\"display:block; margin:auto\"/>\n",
|
|
"\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "slide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"## Implementing CNNs in TensorFlow"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Load and set up data\n",
|
|
"\n",
|
|
"Let's consider fashion MNIST again."
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 3,
|
|
"metadata": {
|
|
"execution": {
|
|
"iopub.execute_input": "2024-01-10T00:25:44.382339Z",
|
|
"iopub.status.busy": "2024-01-10T00:25:44.381587Z",
|
|
"iopub.status.idle": "2024-01-10T00:25:46.547911Z",
|
|
"shell.execute_reply": "2024-01-10T00:25:46.547190Z"
|
|
}
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"name": "stderr",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"2024-01-10 00:25:44.549473: I tensorflow/tsl/cuda/cudart_stub.cc:28] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.\n",
|
|
"2024-01-10 00:25:44.600874: I tensorflow/tsl/cuda/cudart_stub.cc:28] Could not find cuda drivers on your machine, GPU will not be used.\n",
|
|
"2024-01-10 00:25:44.601966: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.\n",
|
|
"To enable the following instructions: AVX2 AVX512F FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stderr",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"2024-01-10 00:25:45.420709: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"import tensorflow as tf\n",
|
|
"from tensorflow import keras"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 4,
|
|
"metadata": {
|
|
"execution": {
|
|
"iopub.execute_input": "2024-01-10T00:25:46.552176Z",
|
|
"iopub.status.busy": "2024-01-10T00:25:46.551352Z",
|
|
"iopub.status.idle": "2024-01-10T00:25:47.403845Z",
|
|
"shell.execute_reply": "2024-01-10T00:25:47.403129Z"
|
|
}
|
|
},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": [
|
|
"# Load fashion MNIST data\n",
|
|
"(X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()\n",
|
|
"X_train, X_valid = X_train_full[:-30000], X_train_full[-30000:]\n",
|
|
"y_train, y_valid = y_train_full[:-30000], y_train_full[-30000:]\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Standardize\n",
|
|
"X_mean = X_train.mean(axis=0, keepdims=True)\n",
|
|
"X_std = X_train.std(axis=0, keepdims=True) + 1e-7\n",
|
|
"X_train = (X_train - X_mean) / X_std\n",
|
|
"X_valid = (X_valid - X_mean) / X_std\n",
|
|
"X_test = (X_test - X_mean) / X_std\n",
|
|
"\n",
|
|
"# Add final channel axis (one channel)\n",
|
|
"X_train = X_train[..., np.newaxis]\n",
|
|
"X_valid = X_valid[..., np.newaxis]\n",
|
|
"X_test = X_test[..., np.newaxis]"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"metadata": {
|
|
"slideshow": {
|
|
"slide_type": "subslide"
|
|
},
|
|
"tags": []
|
|
},
|
|
"source": [
|
|
"### Plot example data instance"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": 5,
|
|
"metadata": {
|
|
"execution": {
|
|
"iopub.execute_input": "2024-01-10T00:25:47.407382Z",
|
|
"iopub.status.busy": "2024-01-10T00:25:47.406798Z",
|
|
"iopub.status.idle": "2024-01-10T00:25:47.465111Z",
|
|
"shell.execute_reply": "2024-01-10T00:25:47.464459Z"
|
|
}
|
|
},
|
|
"outputs": [
|
|
{
|
|
"data": {
|
|
"image/png": 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|
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|
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" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),\n",
|
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"\n",
|
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" keras.layers.Flatten(),\n",
|
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|
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" keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax'),\n",
|
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"])"
|
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"Model: \"sequential\"\n"
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"_________________________________________________________________\n"
|
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" Layer (type) Output Shape Param # \n"
|
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"=================================================================\n"
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" conv2d (Conv2D) (None, 28, 28, 4) 200 \n"
|
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" \n"
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" D) \n"
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" \n"
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|
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" flatten (Flatten) (None, 784) 0 \n"
|
|
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|
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" \n"
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" dense (Dense) (None, 8) 6280 \n"
|
|
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|
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" \n"
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|
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" dense_1 (Dense) (None, 10) 90 \n"
|
|
]
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|
|
" \n"
|
|
]
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|
|
"=================================================================\n"
|
|
]
|
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"Total params: 6570 (25.66 KB)\n"
|
|
]
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"text": [
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|
"Trainable params: 6570 (25.66 KB)\n"
|
|
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"Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)\n"
|
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|
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|
|
"_________________________________________________________________\n"
|
|
]
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"slide_type": "subslide"
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"### Compile and fit model"
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"iopub.execute_input": "2024-01-10T00:25:47.573511Z",
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|
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"Epoch 1/3\n"
|
|
]
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|
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|
|
"\r",
|
|
" 1/938 [..............................] - ETA: 14:52 - loss: 2.4321 - accuracy: 0.1562"
|
|
]
|
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|
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{
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|
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"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 7/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 2.3253 - accuracy: 0.1607 "
|
|
]
|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 13/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 2.2660 - accuracy: 0.1779"
|
|
]
|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 19/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 2.2391 - accuracy: 0.1809"
|
|
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
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|
|
"108/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 1.6338 - accuracy: 0.4676"
|
|
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|
|
"114/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 1.6057 - accuracy: 0.4794"
|
|
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|
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|
|
"120/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 1.5772 - accuracy: 0.4906"
|
|
]
|
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|
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|
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|
|
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|
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"132/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 1.5343 - accuracy: 0.5028"
|
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|
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|
|
"138/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 1.5142 - accuracy: 0.5072"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
"144/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 1.4923 - accuracy: 0.5130"
|
|
]
|
|
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|
|
"150/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 1.4720 - accuracy: 0.5183"
|
|
]
|
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|
|
"156/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 1.4528 - accuracy: 0.5248"
|
|
]
|
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|
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"162/938 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 1.4345 - accuracy: 0.5303"
|
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|
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"168/938 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 1.4165 - accuracy: 0.5365"
|
|
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|
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|
|
"174/938 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 1.3997 - accuracy: 0.5417"
|
|
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|
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|
|
"180/938 [====>.........................] - ETA: 6s - loss: 1.3822 - accuracy: 0.5484"
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|
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|
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|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
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|
|
"294/938 [========>.....................] - ETA: 5s - loss: 1.1498 - accuracy: 0.6273"
|
|
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|
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|
|
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|
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|
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|
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]
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"341/938 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 1.0750 - accuracy: 0.6491"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"347/938 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 1.0658 - accuracy: 0.6523"
|
|
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|
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|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"353/938 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 1.0571 - accuracy: 0.6555"
|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
"383/938 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 1.0183 - accuracy: 0.6681"
|
|
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|
|
"389/938 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 1.0102 - accuracy: 0.6706"
|
|
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|
|
"395/938 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 1.0022 - accuracy: 0.6727"
|
|
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|
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"401/938 [===========>..................] - ETA: 4s - loss: 0.9967 - accuracy: 0.6741"
|
|
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|
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|
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"407/938 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 0.9891 - accuracy: 0.6764"
|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
"442/938 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 0.9548 - accuracy: 0.6861"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
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|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
]
|
|
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|
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|
|
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|
|
"460/938 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 0.9409 - accuracy: 0.6908"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
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|
|
"466/938 [=============>................] - ETA: 4s - loss: 0.9354 - accuracy: 0.6925"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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|
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|
|
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|
|
"472/938 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 0.9300 - accuracy: 0.6944"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
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|
|
]
|
|
},
|
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{
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|
|
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|
|
"484/938 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 0.9182 - accuracy: 0.6976"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
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|
|
"490/938 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 0.9144 - accuracy: 0.6993"
|
|
]
|
|
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|
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{
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|
|
"496/938 [==============>...............] - ETA: 4s - loss: 0.9112 - accuracy: 0.7000"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"502/938 [===============>..............] - ETA: 4s - loss: 0.9076 - accuracy: 0.7011"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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"name": "stdout",
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"output_type": "stream",
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
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"675/938 [====================>.........] - ETA: 2s - loss: 0.8136 - accuracy: 0.7276"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"829/938 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 0.7535 - accuracy: 0.7460"
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"835/938 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.7510 - accuracy: 0.7469"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
"output_type": "stream",
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"841/938 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.7493 - accuracy: 0.7474"
|
|
]
|
|
},
|
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|
|
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|
|
"847/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.7473 - accuracy: 0.7480"
|
|
]
|
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|
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|
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|
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|
|
"853/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.7450 - accuracy: 0.7486"
|
|
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|
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|
|
"859/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.7429 - accuracy: 0.7494"
|
|
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|
|
"864/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.7414 - accuracy: 0.7499"
|
|
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|
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|
|
"870/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.7394 - accuracy: 0.7505"
|
|
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|
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|
|
"876/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.7369 - accuracy: 0.7515"
|
|
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|
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|
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|
|
"882/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.7347 - accuracy: 0.7523"
|
|
]
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"888/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.7331 - accuracy: 0.7526"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
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|
|
"894/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.7312 - accuracy: 0.7532"
|
|
]
|
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|
|
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|
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"900/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.7290 - accuracy: 0.7539"
|
|
]
|
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|
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"output_type": "stream",
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|
|
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|
|
"906/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.7277 - accuracy: 0.7544"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
"output_type": "stream",
|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"912/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.7264 - accuracy: 0.7548"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"918/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.7242 - accuracy: 0.7554"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
"output_type": "stream",
|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"924/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.7226 - accuracy: 0.7559"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"930/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.7210 - accuracy: 0.7564"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"936/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.7189 - accuracy: 0.7569"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"938/938 [==============================] - 14s 14ms/step - loss: 0.7182 - accuracy: 0.7572 - val_loss: 0.5206 - val_accuracy: 0.8157\n"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"Epoch 2/3\n"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
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|
|
"text": [
|
|
"\r",
|
|
" 1/938 [..............................] - ETA: 10s - loss: 0.5667 - accuracy: 0.8438"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 7/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.3947 - accuracy: 0.8750 "
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 13/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.3970 - accuracy: 0.8774"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
" 19/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.4238 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 25/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.4400 - accuracy: 0.8600"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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"name": "stdout",
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"output_type": "stream",
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 31/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.4427 - accuracy: 0.8538"
|
|
]
|
|
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|
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{
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|
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|
|
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|
|
" 37/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.4358 - accuracy: 0.8530"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
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"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 43/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.4467 - accuracy: 0.8517"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
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"output_type": "stream",
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 49/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.4401 - accuracy: 0.8501"
|
|
]
|
|
},
|
|
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|
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 55/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.4423 - accuracy: 0.8483"
|
|
]
|
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|
|
" 61/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.4299 - accuracy: 0.8514"
|
|
]
|
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|
|
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|
|
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|
|
" 73/938 [=>............................] - ETA: 8s - loss: 0.4350 - accuracy: 0.8515"
|
|
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|
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|
|
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|
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|
|
" 85/938 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.4367 - accuracy: 0.8522"
|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
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|
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|
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"115/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 0.4436 - accuracy: 0.8467"
|
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|
|
"121/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 0.4416 - accuracy: 0.8461"
|
|
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|
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|
|
"127/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 0.4409 - accuracy: 0.8455"
|
|
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|
|
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|
|
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|
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|
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|
|
]
|
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|
|
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|
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|
|
"151/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 0.4417 - accuracy: 0.8462"
|
|
]
|
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|
|
"157/938 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 0.4399 - accuracy: 0.8469"
|
|
]
|
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|
|
"163/938 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 0.4400 - accuracy: 0.8474"
|
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]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
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"217/938 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 0.4408 - accuracy: 0.8471"
|
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|
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|
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"367/938 [==========>...................] - ETA: 5s - loss: 0.4393 - accuracy: 0.8471"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"378/938 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 0.4388 - accuracy: 0.8472"
|
|
]
|
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|
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|
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"384/938 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 0.4376 - accuracy: 0.8475"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
"420/938 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 0.4388 - accuracy: 0.8473"
|
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|
|
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|
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|
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|
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|
|
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"528/938 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 0.4315 - accuracy: 0.8493"
|
|
]
|
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|
|
"534/938 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 0.4324 - accuracy: 0.8491"
|
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]
|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
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"707/938 [=====================>........] - ETA: 2s - loss: 0.4263 - accuracy: 0.8512"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"861/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.4243 - accuracy: 0.8517"
|
|
]
|
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|
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|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"867/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.4250 - accuracy: 0.8515"
|
|
]
|
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},
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|
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|
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"873/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.4248 - accuracy: 0.8516"
|
|
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|
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"879/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4249 - accuracy: 0.8515"
|
|
]
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|
|
"885/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4248 - accuracy: 0.8515"
|
|
]
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|
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|
|
"891/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4252 - accuracy: 0.8514"
|
|
]
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|
|
"897/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4256 - accuracy: 0.8513"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
"903/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4256 - accuracy: 0.8512"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
"909/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4254 - accuracy: 0.8513"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"915/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4256 - accuracy: 0.8516"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"921/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4251 - accuracy: 0.8517"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
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"927/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4249 - accuracy: 0.8517"
|
|
]
|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"933/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4249 - accuracy: 0.8518"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"938/938 [==============================] - 13s 13ms/step - loss: 0.4250 - accuracy: 0.8519 - val_loss: 0.4190 - val_accuracy: 0.8567\n"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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|
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|
|
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|
|
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|
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"Epoch 3/3\n"
|
|
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|
|
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|
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|
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|
|
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|
|
"\r",
|
|
" 1/938 [..............................] - ETA: 9s - loss: 0.2851 - accuracy: 0.9062"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
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|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 7/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.3609 - accuracy: 0.8750"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 13/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.3731 - accuracy: 0.8678"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
|
"output_type": "stream",
|
|
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|
|
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|
|
" 19/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.3633 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
" 25/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.3762 - accuracy: 0.8700"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
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|
|
" 31/938 [..............................] - ETA: 8s - loss: 0.3746 - accuracy: 0.8669"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
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|
|
" 37/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.3650 - accuracy: 0.8699"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 43/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.3647 - accuracy: 0.8735"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
|
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|
|
" 49/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.3767 - accuracy: 0.8686"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 55/938 [>.............................] - ETA: 8s - loss: 0.3807 - accuracy: 0.8682"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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"name": "stdout",
|
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"output_type": "stream",
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 61/938 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.3802 - accuracy: 0.8653"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 67/938 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.3791 - accuracy: 0.8657"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
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"output_type": "stream",
|
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"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 73/938 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.3861 - accuracy: 0.8643"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
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"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 79/938 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.3912 - accuracy: 0.8623"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
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|
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"output_type": "stream",
|
|
"text": [
|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 85/938 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.3884 - accuracy: 0.8647"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
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|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
" 91/938 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.3880 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
|
},
|
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|
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|
|
" 97/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 0.3873 - accuracy: 0.8660"
|
|
]
|
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|
|
"103/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 0.3864 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
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|
|
"109/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 0.3846 - accuracy: 0.8673"
|
|
]
|
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|
|
"115/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 0.3868 - accuracy: 0.8660"
|
|
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|
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|
|
"121/938 [==>...........................] - ETA: 7s - loss: 0.3869 - accuracy: 0.8639"
|
|
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|
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|
|
"127/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 0.3820 - accuracy: 0.8659"
|
|
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|
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|
|
"133/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 0.3811 - accuracy: 0.8665"
|
|
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|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
|
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|
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|
|
"151/938 [===>..........................] - ETA: 7s - loss: 0.3756 - accuracy: 0.8696"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
"157/938 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 0.3732 - accuracy: 0.8700"
|
|
]
|
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|
|
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|
|
"163/938 [====>.........................] - ETA: 7s - loss: 0.3766 - accuracy: 0.8687"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
"169/938 [====>.........................] - ETA: 6s - loss: 0.3794 - accuracy: 0.8680"
|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
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|
|
]
|
|
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|
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|
|
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|
|
"187/938 [====>.........................] - ETA: 6s - loss: 0.3850 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
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|
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|
|
"193/938 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 0.3858 - accuracy: 0.8664"
|
|
]
|
|
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|
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{
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|
|
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|
|
]
|
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|
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{
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|
|
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|
|
"205/938 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 0.3825 - accuracy: 0.8681"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
|
"211/938 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 0.3849 - accuracy: 0.8673"
|
|
]
|
|
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|
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{
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|
|
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|
|
"217/938 [=====>........................] - ETA: 6s - loss: 0.3850 - accuracy: 0.8669"
|
|
]
|
|
},
|
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{
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|
|
"222/938 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 0.3833 - accuracy: 0.8675"
|
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]
|
|
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|
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{
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|
|
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|
|
"228/938 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 0.3853 - accuracy: 0.8666"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
|
"234/938 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 0.3857 - accuracy: 0.8669"
|
|
]
|
|
},
|
|
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|
|
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|
|
"240/938 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 0.3878 - accuracy: 0.8655"
|
|
]
|
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|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"246/938 [======>.......................] - ETA: 6s - loss: 0.3875 - accuracy: 0.8657"
|
|
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|
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|
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|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"252/938 [=======>......................] - ETA: 6s - loss: 0.3899 - accuracy: 0.8648"
|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
"341/938 [=========>....................] - ETA: 5s - loss: 0.3911 - accuracy: 0.8639"
|
|
]
|
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|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
|
]
|
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|
|
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|
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]
|
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|
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|
|
]
|
|
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|
|
"383/938 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 0.3946 - accuracy: 0.8626"
|
|
]
|
|
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|
|
"389/938 [===========>..................] - ETA: 5s - loss: 0.3954 - accuracy: 0.8622"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
"395/938 [===========>..................] - ETA: 4s - loss: 0.3945 - accuracy: 0.8627"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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"output_type": "stream",
|
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|
|
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|
|
"401/938 [===========>..................] - ETA: 4s - loss: 0.3934 - accuracy: 0.8631"
|
|
]
|
|
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|
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{
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"407/938 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 0.3926 - accuracy: 0.8633"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
"413/938 [============>.................] - ETA: 4s - loss: 0.3917 - accuracy: 0.8633"
|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
|
"503/938 [===============>..............] - ETA: 3s - loss: 0.3879 - accuracy: 0.8650"
|
|
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|
|
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|
|
]
|
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|
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|
|
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|
|
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|
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|
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|
|
]
|
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|
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|
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|
|
]
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"557/938 [================>.............] - ETA: 3s - loss: 0.3885 - accuracy: 0.8643"
|
|
]
|
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|
|
"563/938 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 0.3877 - accuracy: 0.8645"
|
|
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|
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|
|
"569/938 [=================>............] - ETA: 3s - loss: 0.3876 - accuracy: 0.8646"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"734/938 [======================>.......] - ETA: 1s - loss: 0.3849 - accuracy: 0.8657"
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"887/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3822 - accuracy: 0.8667"
|
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|
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|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"893/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3818 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
"name": "stdout",
|
|
"output_type": "stream",
|
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"899/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3816 - accuracy: 0.8669"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
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|
|
"905/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3815 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
"911/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3813 - accuracy: 0.8668"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
"917/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3804 - accuracy: 0.8672"
|
|
]
|
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|
|
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|
|
"923/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3804 - accuracy: 0.8674"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
|
"929/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3806 - accuracy: 0.8675"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
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|
|
"935/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3807 - accuracy: 0.8673"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"938/938 [==============================] - 12s 13ms/step - loss: 0.3808 - accuracy: 0.8672 - val_loss: 0.4114 - val_accuracy: 0.8592\n"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
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|
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" 1/313 [..............................] - ETA: 6s - loss: 0.6347 - accuracy: 0.7812"
|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
" 13/313 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.3799 - accuracy: 0.8750"
|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
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|
|
]
|
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|
|
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|
|
" 37/313 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.4176 - accuracy: 0.8606"
|
|
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|
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|
|
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|
|
" 49/313 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.4099 - accuracy: 0.8610"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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|
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|
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|
|
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|
|
" 61/313 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.4030 - accuracy: 0.8607"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
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|
|
" 73/313 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.4051 - accuracy: 0.8604"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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|
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|
|
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|
|
" 85/313 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.4150 - accuracy: 0.8562"
|
|
]
|
|
},
|
|
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|
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|
|
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|
|
" 97/313 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.4268 - accuracy: 0.8528"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
|
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|
|
"109/313 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.4359 - accuracy: 0.8521"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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|
|
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|
|
"121/313 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.4335 - accuracy: 0.8538"
|
|
]
|
|
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|
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|
|
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|
|
"132/313 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.4429 - accuracy: 0.8501"
|
|
]
|
|
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|
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{
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|
|
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|
|
"144/313 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4344 - accuracy: 0.8533"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
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|
|
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|
|
"156/313 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.4355 - accuracy: 0.8526"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
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|
|
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|
|
"168/313 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.4408 - accuracy: 0.8510"
|
|
]
|
|
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|
|
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|
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|
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|
|
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|
|
"180/313 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.4454 - accuracy: 0.8505"
|
|
]
|
|
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|
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|
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|
|
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|
|
"192/313 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.4426 - accuracy: 0.8506"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
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|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"204/313 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.4414 - accuracy: 0.8505"
|
|
]
|
|
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|
|
{
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"output_type": "stream",
|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"216/313 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.4410 - accuracy: 0.8500"
|
|
]
|
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|
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|
|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"229/313 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.4383 - accuracy: 0.8507"
|
|
]
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"output_type": "stream",
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|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"241/313 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.4341 - accuracy: 0.8518"
|
|
]
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},
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{
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"name": "stdout",
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"output_type": "stream",
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|
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"253/313 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.4355 - accuracy: 0.8502"
|
|
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|
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|
|
"265/313 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.4335 - accuracy: 0.8506"
|
|
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|
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"277/313 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.4348 - accuracy: 0.8500"
|
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|
|
"289/313 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.4383 - accuracy: 0.8488"
|
|
]
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|
|
"301/313 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4389 - accuracy: 0.8485"
|
|
]
|
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|
|
{
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"name": "stdout",
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|
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
|
|
"313/313 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.4359 - accuracy: 0.8493\n"
|
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]
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{
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"data": {
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"text/plain": [
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"[0.4358906149864197, 0.8493000268936157]"
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"model.compile(loss=\"sparse_categorical_crossentropy\", optimizer=\"nadam\", metrics=[\"accuracy\"])\n",
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"history = model.fit(X_train, y_train, epochs=3, validation_data=(X_valid, y_valid))\n",
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"**Exercises:** *You can now complete Exercise 1 in the exercises associated with this lecture.*"
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