Golang を使用して CNN を実装する方法を学習する

Golang は CNN を実装します

ディープ ラーニングはコンピューター サイエンスの分野で重要な役割を果たします。コンピューター ビジョンの分野では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) が非常に人気のあるテクノロジーです。この記事では、Golang を使用して CNN を実装する方法を学習します。

CNN を理解するには、まず畳み込み演算を理解する必要があります。畳み込み演算は CNN の中核演算であり、カーネルをスライドさせることで入力データをカーネルで乗算し、出力特徴マップを生成できます。 Golang では、GoCV を使用して画像を処理できます。 GoCV は、OpenCV C ライブラリによって作成された Golang ライブラリで、コンピュータ ビジョンと画像処理に特化しています。

GoCV では、Mat タイプを使用して画像と特徴マップを表現できます。 Mat タイプは、1 つ以上のチャネルの値を保存できる多次元行列です。 CNN では通常、入力 Mat、畳み込みカーネル Mat、出力 Mat の 3 つの Mat 層が使用されます。入力 Mat とコンボリューション カーネル Mat を乗算し、その結果を出力 Mat に累積することで、コンボリューション演算を実装できます。

以下は Golang を使用して実装された単純な畳み込み関数です:

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
}

この単純な畳み込み関数では、入力パラメーターとして Mat と畳み込みカーネル Mat を入力し、移動ステップ サイズを指定します。出力 Mat の各要素を反復処理し、入力 Mat と畳み込みカーネル Mat を乗算して、それらを出力 Mat に累積します。最後に関数の戻り値としてMatを出力します。

次に、畳み込み関数を使用して CNN を実装する方法を見てみましょう。 Golang を使用して、手書き数字を分類するための単純な 2 層 CNN を実装します。

私たちのネットワークは、2 つの畳み込み層と 2 つの完全接続層で構成されます。最初の畳み込み層の後に、最大プーリング層を適用してデータのサイズを削減します。 2 番目の畳み込み層の後で、データの平均プーリングを実行して、データのサイズをさらに削減します。最後に、2 つの完全に接続されたレイヤーを使用して特徴データを分類します。

以下は、Golang を使用して実装された単純な CNN のコードです。

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)
    }
}

この単純な CNN 実装では、基礎となる Mat 演算を使用して実装します。まず、loadData 関数を呼び出して、トレーニング データとテスト データを読み込みます。次に、畳み込み層、プーリング層、全結合層の構造を定義します。データのすべてのバッチをループし、新しい前処理関数を使用してネットワークにフィードします。最後に、バックプロパゲーション アルゴリズムを使用して勾配を計算し、重みとバイアスを更新します。

概要:

この記事では、畳み込み演算と CNN の基本原理について学び、Golang を使用して簡単な CNN を実装しました。基礎となる Mat 演算を使用して畳み込み演算とプーリング演算を計算し、バックプロパゲーション アルゴリズムを使用して重みとバイアスを更新します。このシンプルな CNN を実装することで、ニューラル ネットワークをより深く理解し、より高度な CNN の探索を開始できます。

以上がGolang を使用して CNN を実装する方法を学習するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。