Golang implementiert CNN
Deep Learning spielt eine wichtige Rolle im Bereich der Informatik. Im Bereich Computer Vision ist das Convolutional Neural Network (CNN) eine sehr beliebte Technologie. In diesem Artikel untersuchen wir, wie man ein CNN mit Golang implementiert.
Um CNN zu verstehen, müssen wir zuerst die Faltungsoperation verstehen. Die Faltungsoperation ist die Kernoperation von CNN, indem die Eingabedaten mit dem Kernel multipliziert werden, um die Ausgabe-Feature-Map zu generieren. In Golang können wir GoCV zum Verarbeiten von Bildern verwenden. GoCV ist eine Golang-Bibliothek, die von der OpenCV C++-Bibliothek speziell für Computer Vision und Bildverarbeitung geschrieben wurde.
In GoCV können wir den Mat-Typ verwenden, um Bilder und Feature-Maps darzustellen. Der Mat-Typ ist eine mehrdimensionale Matrix, die die Werte eines oder mehrerer Kanäle speichern kann. In CNN werden normalerweise drei Schichten von Mat verwendet: Eingabe-Mat, Faltungskern-Mat und Ausgabe-Mat. Wir können die Faltungsoperation implementieren, indem wir die Eingabe-Mat und die Faltungskern-Mat multiplizieren und das Ergebnis dann in der Ausgabe-Mat akkumulieren.
Das Folgende ist eine einfache Faltungsfunktion, die mit Golang implementiert wurde:
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
}Nach dem Login kopieren
In dieser einfachen Faltungsfunktion geben wir Mat und den Faltungskern Mat als Eingabeparameter ein und geben die Bewegungsschrittgröße an. Wir durchlaufen jedes Element der Ausgabe-Mat, multiplizieren die Eingabe-Mat und die Faltungskern-Mat und akkumulieren sie in der Ausgabe-Mat. Abschließend geben wir Mat als Rückgabewert der Funktion aus.
Schauen wir uns nun an, wie man die Faltungsfunktion zur Implementierung eines CNN verwendet. Wir werden Golang verwenden, um ein einfaches zweischichtiges CNN zur Klassifizierung handgeschriebener Ziffern zu implementieren.
Unser Netzwerk wird aus zwei Faltungsschichten und zwei vollständig verbundenen Schichten bestehen. Nach der ersten Faltungsschicht wenden wir eine Max-Pooling-Schicht an, um die Datengröße zu reduzieren. Nach der zweiten Faltungsschicht führen wir ein durchschnittliches Pooling der Daten durch, um die Datengröße weiter zu reduzieren. Schließlich werden wir zwei vollständig verbundene Ebenen verwenden, um die Feature-Daten zu klassifizieren.
Das Folgende ist der Code eines einfachen CNN, das mit Golang implementiert wurde:
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)
}
}Nach dem Login kopieren
In dieser einfachen CNN-Implementierung verwenden wir die zugrunde liegende Mat-Operation, um sie zu implementieren. Wir rufen zunächst die Funktion „loadData“ auf, um Trainings- und Testdaten zu laden. Dann definieren wir die Struktur der Faltungsschicht, der Poolschicht und der vollständig verbundenen Schicht. Wir durchlaufen alle Datenstapel und speisen sie mithilfe einer neuen Vorverarbeitungsfunktion in das Netzwerk ein. Schließlich verwenden wir den Backpropagation-Algorithmus, um die Gradienten zu berechnen und die Gewichte und Verzerrungen zu aktualisieren.
Zusammenfassung:
In diesem Artikel haben wir die Grundprinzipien von Faltungsoperationen und CNN kennengelernt und mit Golang ein einfaches CNN implementiert. Wir verwenden die zugrunde liegende Mat-Operation, um die Faltungs- und Pooling-Operationen zu berechnen, und verwenden den Backpropagation-Algorithmus, um die Gewichte und Verzerrungen zu aktualisieren. Durch die Implementierung dieses einfachen CNN können wir neuronale Netze besser verstehen und mit der Erforschung fortschrittlicherer CNNs beginnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErfahren Sie, wie Sie ein CNN mit Golang implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
