Golang을 사용하여 CNN을 구현하는 방법 연구

Golang은 CNN을 구현합니다

딥 러닝은 컴퓨터 과학 분야에서 중요한 역할을 합니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 CNN(Convolutional Neural Network)이 매우 인기 있는 기술입니다. 이번 글에서는 Golang을 이용하여 CNN을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

CNN을 이해하려면 먼저 컨볼루션 연산을 이해해야 합니다. 컨볼루션 연산은 CNN의 핵심 연산으로, 커널을 슬라이딩하여 입력 데이터에 커널을 곱하여 출력 특징 맵을 생성할 수 있습니다. Golang에서는 GoCV를 사용하여 이미지를 처리할 수 있습니다. GoCV는 OpenCV C++ 라이브러리로 작성된 Golang 라이브러리로 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 특화되어 있습니다.

GoCV에서는 Mat 유형을 사용하여 이미지와 기능 맵을 표현할 수 있습니다. Mat 유형은 하나 이상의 채널 값을 저장할 수 있는 다차원 행렬입니다. CNN에서는 일반적으로 입력 Mat, 컨볼루션 커널 Mat 및 출력 Mat의 세 가지 Mat 레이어가 사용됩니다. 입력 Mat와 컨볼루션 커널 Mat를 곱한 다음 그 결과를 출력 Mat에 누적하여 컨볼루션 작업을 구현할 수 있습니다.

다음은 Golang을 사용하여 구현한 간단한 컨볼루션 함수입니다.

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
}

이 간단한 컨볼루션 함수에서는 Mat와 컨볼루션 커널 Mat를 입력 매개변수로 입력하고 이동 단계 크기를 지정합니다. 출력 Mat의 각 요소를 반복하고, 입력 Mat와 컨볼루션 커널 Mat를 곱하고 이를 출력 Mat에 누적합니다. 마지막으로 함수의 반환 값으로 Mat를 출력합니다.

이제 컨볼루션 함수를 사용하여 CNN을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. Golang을 사용하여 손으로 쓴 숫자를 분류하기 위한 간단한 2계층 CNN을 구현하겠습니다.

우리 네트워크는 두 개의 컨벌루션 레이어와 두 개의 완전 연결 레이어로 구성됩니다. 첫 번째 컨볼루션 레이어 이후에는 데이터 크기를 줄이기 위해 최대 풀링 레이어를 적용합니다. 두 번째 컨볼루셔널 레이어 이후에는 데이터 크기를 더욱 줄이기 위해 데이터에 대해 평균 풀링을 수행합니다. 마지막으로 두 개의 완전히 연결된 레이어를 사용하여 피처 데이터를 분류합니다.

다음은 Golang을 사용하여 구현된 간단한 CNN의 코드입니다.

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)
    }
}

이 간단한 CNN 구현에서는 기본 Mat 연산을 사용하여 구현합니다. 먼저 훈련 및 테스트 데이터를 로드하기 위해 loadData 함수를 호출합니다. 그런 다음 컨벌루션 계층, 풀링 계층 및 완전 연결 계층의 구조를 정의합니다. 우리는 모든 데이터 배치를 반복하여 새로운 전처리 기능을 사용하여 네트워크에 공급합니다. 마지막으로 역전파 알고리즘을 사용하여 기울기를 계산하고 가중치와 편향을 업데이트합니다.

요약:

이 글에서는 컨볼루션 연산과 CNN의 기본 원리에 대해 알아보고 Golang을 사용하여 간단한 CNN을 구현했습니다. 기본 Mat 연산을 사용하여 컨볼루션 및 풀링 연산을 계산하고 역전파 알고리즘을 사용하여 가중치와 편향을 업데이트합니다. 이 간단한 CNN을 구현함으로써 우리는 신경망을 더 잘 이해하고 더 발전된 CNN을 탐색할 수 있습니다.

위 내용은 Golang을 사용하여 CNN을 구현하는 방법 연구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!