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シーケンス データのカスタム ミニバッチ データストアを使用したネットワークの学習

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この例では、カスタム ミニバッチ データストアを使用してメモリ外のシーケンス データで深層学習ネットワークに学習させる方法を説明します。

"ミニバッチ データストア" とは、バッチ単位でのデータの読み取りをサポートするデータストアの実装です。ミニバッチ データストアを使用して、メモリ外のデータを読み取るか、データのバッチを読み取る際に特定の前処理演算を実行します。ミニバッチ データストアは、深層学習アプリケーションの学習データ セット、検証データ セット、テスト データ セット、および予測データ セットのソースとして使用できます。

この例では、サポート ファイルとしてこの例に添付されているカスタム ミニバッチ データストア sequenceDatastore を使用します。データストア関数をカスタマイズして、このデータストアをデータに適応させることができます。独自のカスタム ミニバッチ データストアを作成する方法を示す例については、カスタム ミニバッチ データストアの開発を参照してください。

学習データの読み込み

[1] および [2] に記載のある Japanese Vowels データ セットを読み込みます。zip ファイル japaneseVowels.zip には可変長のシーケンスが含まれています。シーケンスは 2 つのフォルダー Train と Test に分割されています。これらのフォルダーには、学習シーケンスとテスト シーケンスがそれぞれ含まれています。これらの各フォルダーでは、シーケンスが 1 から 9 まで番号が付けられたサブフォルダーに分割されています。これらのサブフォルダーの名前はラベル名です。MAT ファイルは各シーケンスを表します。各シーケンスは行列で、行数が 12 (特徴ごとに 1 行) で、列数が可変 (タイム ステップごとに 1 列) です。行数はシーケンス次元で、列数はシーケンス長です。

シーケンス データを解凍します。 

filename = "japaneseVowels.zip";
outputFolder = fullfile(tempdir,"japaneseVowels");
unzip(filename,outputFolder);

カスタム ミニバッチ データストアの作成

カスタム ミニバッチ データストアを作成します。ミニバッチ データストア sequenceDatastore はフォルダーからデータを読み取り、サブフォルダー名からラベルを取得します。

sequenceDatastore を使用してシーケンス データを含むデータストアを作成します。

folderTrain = fullfile(outputFolder,"Train");
dsTrain = sequenceDatastore(folderTrain)
dsTrain = 
  sequenceDatastore with properties:

            Datastore: [1×1 matlab.io.datastore.FileDatastore]
               Labels: [270×1 categorical]
           NumClasses: 9
    SequenceDimension: 12
        MiniBatchSize: 128
      NumObservations: 270

LSTM ネットワーク アーキテクチャの定義

LSTM ネットワーク アーキテクチャを定義します。入力データのシーケンス次元を入力サイズとして指定します。100 個の隠れユニットを持つ LSTM 層を指定して、シーケンスの最後の要素を出力します。最後に、出力サイズがクラスの数に等しい全結合層を指定し、その後にソフトマックス層を配置します。

inputSize = dsTrain.SequenceDimension;
numClasses = dsTrain.NumClasses;
numHiddenUnits = 100;
layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    lstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last")
    fullyConnectedLayer(numClasses)
    softmaxLayer];

学習オプションを指定します。ソルバーを adam に指定し、GradientThreshold を 1 に指定します。ミニバッチ サイズを 27、最大エポック数を 75 に設定します。データストアによって関数 trainnet が必要とするサイズのミニバッチが確実に作成されるように、データストアのミニバッチ サイズも同じ値に設定します。

ミニバッチが小さく、シーケンスが短いため、学習には CPU が適しています。ExecutionEnvironment を cpu に設定します。GPU が利用できる場合に GPU で学習を行うには、ExecutionEnvironment を auto (既定値) に設定します。

miniBatchSize = 27;
options = trainingOptions("adam", ...
    InputDataFormats="CTB", ...
    Metrics="accuracy", ...
    ExecutionEnvironment="cpu", ...
    MaxEpochs=40, ...
    MiniBatchSize=miniBatchSize, ...
    GradientThreshold=1, ...
    Verbose=false, ...
    Plots="training-progress");
dsTrain.MiniBatchSize = miniBatchSize;

学習オプションを指定して LSTM ネットワークに学習させます。分類には、クロスエントロピー損失を使用します。

net = trainnet(dsTrain,layers,"crossentropy",options);

ネットワークのテスト

テスト データからシーケンス データストアを作成します。

folderTest = fullfile(outputFolder,"Test");
dsTest = sequenceDatastore(folderTest);

テスト データを分類します。複数の観測値を使用して予測を行うには、関数 minibatchpredict を使用します。関数 minibatchpredict は利用可能な GPU がある場合に自動的にそれを使用します。GPU を使用するには、Parallel Computing Toolbox™ ライセンスとサポートされている GPU デバイスが必要です。サポートされているデバイスについては、「GPU 計算の要件」を参照してください。それ以外の場合、関数は ExecutionEnvironment オプションを使用して、実行環境に CPU を指定します。学習データの場合と同じミニバッチ サイズを指定します。データストアによって関数 minibatchpredict が必要とするサイズのミニバッチが確実に作成されるように、データストアのミニバッチ サイズも同じ値に設定します。 

dsTest.MiniBatchSize = miniBatchSize;
YPred = minibatchpredict(net,dsTest,InputDataFormats="CTB",MiniBatchSize=miniBatchSize);

予測の分類精度を計算します。予測スコアをラベルに変換するには、関数 scores2label を使用します。

YTest = dsTest.Labels;
YPred = scores2label(YPred, categories(YTest));
acc = sum(YPred == YTest)./numel(YTest)
acc = 0.9486

参照

[1] Kudo, M., J. Toyama, and M. Shimbo. "Multidimensional Curve Classification Using Passing-Through Regions." Pattern Recognition Letters. Vol. 20, No. 11–13, pp. 1103–1111.

[2] Kudo, M., J. Toyama, and M. Shimbo. Japanese Vowels Data Set. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Japanese+Vowels

参考

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