Étudiez comment implémenter un CNN à l'aide de Golang

Golang implémente CNN

Le deep learning joue un rôle essentiel dans le domaine de l'informatique. Dans le domaine de la vision par ordinateur, le réseau de neurones convolutifs (CNN) est une technologie très populaire. Dans cet article, nous étudierons comment implémenter un CNN à l'aide de Golang.

Pour comprendre CNN, nous devons d'abord comprendre l'opération de convolution. L'opération de convolution est l'opération de base de CNN. Les données d'entrée peuvent être multipliées par le noyau en faisant glisser le noyau pour générer la carte des caractéristiques de sortie. Dans Golang, nous pouvons utiliser GoCV pour traiter des images. GoCV est une bibliothèque Golang écrite par la bibliothèque OpenCV C++, spécialisée pour la vision par ordinateur et le traitement d'images.

Dans GoCV, nous pouvons utiliser le type Mat pour représenter des images et des cartes de caractéristiques. Le type Mat est une matrice multidimensionnelle pouvant stocker les valeurs d'un ou plusieurs canaux. Dans CNN, trois couches de Mat sont généralement utilisées : l'entrée Mat, le noyau de convolution Mat et la sortie Mat. Nous pouvons implémenter l'opération de convolution en multipliant l'entrée Mat et le noyau de convolution Mat, puis en accumulant le résultat dans la sortie Mat.

Ce qui suit est une fonction de convolution simple implémentée à l'aide de Golang :

func convolve(input, kernel *gocv.Mat, stride int) *gocv.Mat {
    out := gocv.NewMatWithSize((input.Rows()-kernel.Rows())/stride+1, (input.Cols()-kernel.Cols())/stride+1, gocv.MatTypeCV32F)
    for row := 0; row < out.Rows(); row++ {
        for col := 0; col < out.Cols(); col++ {
            sum := float32(0)
            for i := 0; i < kernel.Rows(); i++ {
                for j := 0; j < kernel.Cols(); j++ {
                    inputRow := row*stride + i
                    inputCol := col*stride + j
                    value := input.GetFloatAt(inputRow, inputCol, 0)
                    kernelValue := kernel.GetFloatAt(i, j, 0)
                    sum += value * kernelValue
                }
            }
            out.SetFloatAt(row, col, 0, sum)
        }
    }
    return out
}

Dans cette fonction de convolution simple, nous saisirons Mat et le noyau de convolution Mat comme paramètres d'entrée et spécifierons la taille du pas de mouvement. Nous parcourons chaque élément du Mat de sortie, multiplions le Mat d'entrée et le noyau de convolution Mat et les accumulons dans le Mat de sortie. Enfin, nous afficherons Mat comme valeur de retour de la fonction.

Voyons maintenant comment utiliser la fonction de convolution pour implémenter un CNN. Nous utiliserons Golang pour implémenter un simple CNN à deux couches pour classer les chiffres manuscrits.

Notre réseau sera composé de deux couches convolutives et de deux couches entièrement connectées. Après la première couche convolutive, nous appliquerons une couche de pooling maximum pour réduire la taille des données. Après la deuxième couche convolutive, nous effectuons un pooling moyen sur les données pour réduire davantage la taille des données. Enfin, nous utiliserons deux couches entièrement connectées pour classer les données d'entités.

Ce qui suit est le code d'un CNN simple implémenté à l'aide de Golang :

func main() {
    inputSize := image.Point{28, 28}
    batchSize := 32
    trainData, trainLabels, testData, testLabels := loadData()

    batchCount := len(trainData) / batchSize

    conv1 := newConvLayer(inputSize, 5, 20, 1)
    pool1 := newMaxPoolLayer(conv1.outSize, 2)
    conv2 := newConvLayer(pool1.outSize, 5, 50, 1)
    pool2 := newAvgPoolLayer(conv2.outSize, 2)
    fc1 := newFcLayer(pool2.totalSize(), 500)
    fc2 := newFcLayer(500, 10)

    for i := 0; i < 10; i++ {
        for j := 0; j < batchCount; j++ {
            start := j * batchSize
            end := start + batchSize

            inputs := make([]*gocv.Mat, batchSize)
            for k := start; k < end; k++ {
                inputs[k-start] = preprocess(trainData[k])
            }
            labels := trainLabels[start:end]

            conv1Out := convolveBatch(inputs, conv1)
            relu(conv1Out)
            pool1Out := maxPool(conv1Out, pool1)

            conv2Out := convolveBatch(pool1Out, conv2)
            relu(conv2Out)
            pool2Out := avgPool(conv2Out, pool2)

            fc1Out := fc(pool2Out, fc1)
            relu(fc1Out)
            fc2Out := fc(fc1Out, fc2)

            softmax(fc2Out)
            costGradient := costDerivative(fc2Out, labels)
            fcBackward(fc1, costGradient, fc2Out)
            fcBackward(pool2, fc1.gradient, fc1.out)
            reluBackward(conv2.gradient, pool2.gradient, conv2.out)
            convBackward(pool1, conv2.gradient, conv2.kernels, conv2.out, pool1.out)
            maxPoolBackward(conv1.gradient, pool1.gradient, conv1.out)
            convBackward(inputs, conv1.gradient, conv1.kernels, nil, conv1.out)

            updateParameters([]*layer{conv1, conv2, fc1, fc2})
        }

        accuracy := evaluate(testData, testLabels, conv1, pool1, conv2, pool2, fc1, fc2)
        fmt.Printf("Epoch %d, Accuracy: %f\n", i+1, accuracy)
    }
}

Dans cette implémentation simple de CNN, nous utilisons l'opération Mat sous-jacente pour l'implémenter. Nous appelons d’abord la fonction loadData pour charger les données d’entraînement et de test. Ensuite, nous définissons la structure de la couche convolutive, de la couche de pooling et de la couche entièrement connectée. Nous parcourons tous les lots de données et les introduisons dans le réseau à l'aide d'une nouvelle fonction de prétraitement. Enfin, nous utilisons l’algorithme de rétropropagation pour calculer les gradients et mettre à jour les poids et biais.

Résumé :

Dans cet article, nous avons découvert les principes de base des opérations de convolution et de CNN, et implémenté un CNN simple à l'aide de Golang. Nous utilisons l'opération Mat sous-jacente pour calculer les opérations de convolution et de pooling, et utilisons l'algorithme de rétropropagation pour mettre à jour les poids et les biais. En implémentant ce simple CNN, nous pouvons mieux comprendre les réseaux de neurones et commencer à explorer des CNN plus avancés.

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