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keras,scikit-learnを使ったパラメータの最適化

Hayato1201

総合スコア220

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投稿2018/02/18 13:32

編集2018/02/19 03:13

深層学習のパラメータを最適化するためにグリッドサーチを用いたのですが、そこで問題が起きました。
初めはあるデータを5クラスに分類する問題です。以下のようにモデルを作成しました

param_grid = {
"activation": ["relu", "tanh", "sigmoid", ],
"learning_rate": [0.0001, 0.001, 0.01],
"units": [64, 128, 256, 512],
"drop_rate":[0.2, 0.02, 0.5, 0.3],
}

def mlp(activation="relu", learning_rate=0.001,units=64, drop_rate = 0.2):
model = Sequential()
model.add(Dense(units=units, input_dim=41))
model.add(Activation(activation))
model.add(Dropout(drop_rate))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(units=units))
model.add(Activation(activation))
model.add(Dropout(drop_rate))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(units=units))
model.add(Activation(activation))
model.add(Dropout(drop_rate))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(units=5))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=optimizers.SGD(lr=learning_rate),
metrics=['accuracy',])
return model

そして以下のように学習をさせて行きます。

model = KerasClassifier(build_fn=mlp, nb_epoch=40, batch_size=10000, verbose=1)
clf = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=4, scoring='accuracy')
res = clf.fit(X_train, y_train)

このように5クラスに分類させる時は問題なかったのですが、同じ教師データでさらに細かい分類にするためラベルをさらに細分化し、23クラスの分類にしました。model.add(Dense(units=5))の部分をmodel.add(Dense(units=23))として、新たにラベルだけ変えた教師データを使用したら以下のようなエラーが出ました。
ValueError: Error when checking target: expected activation_12 to have shape (None, 23) but got array with shape (123506, 24)

要は最後の層での行列の形が合わないという事な気がしたのですが、教師データをシャッフルしているうちにそのエラーが消えましたが、何エポックか進むとまた同じエラーが出ました。各データの個数に偏りがあることが原因かと思いましたが、エラーが出るのはこのパラメータ最適化の作業だけで、通常の学習時には、同じデータ、同じモデルなのに問題なくできます。これは何が原因なのでしょうか。。。?


追記です。
y_train.shapeは(164675,)、len(np.unique(y_train))は23です。
確かに教師データの方におかしいものがありました。それを直したら今度はValueError: Error when checking target: expected activation_4 to have shape (None, 23) but got array with shape (123505, 22)となってしまいました。また、これは教師データをシャッフルしているのですが、シャッフルしないと、ValueError: Error when checking target: expected activation_4 to have shape (None, 23) but got array with shape (123505, 16)となったりします。このデータには偏りがあり、かなり量が多いクラスと少ないクラスがあります。そのため、最初の学習で使用する時バッチサイズ分だけ教師データから選ばれると思うので、その時そこに含まれないクラスがあり23クラスあるはずが16しかないよ、となっているのでは?とも思いますがどうでしょうか?ただそれだとなぜ普通の学習時にはうまく行くのか疑問ですが。。。

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/02/19 03:02 編集

np.unique(y_train)の結果も教えてください。おそらくHayato1201さんの考えていらっしゃる通りのことが起きていると考えられます。つまり、サンプルが1~3個程度しか含まれていないクラスがあるのでは?
Hayato1201

2018/02/19 03:16

その通りです、サンプルが1~3個程度しか含まれていないクラスがあります。しかしそれだとなぜ通常の学習時には問題ないのでしょうか?今回同じデータを使ったパラメータの最適化の際のみに起こっています。これは何故でしょうか?またこの様な場合、サンプル数を増やすしか方法は無いでしょうか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/02/19 03:31

長くなるので、回答に追記します。
guest

回答2

0

ベストアンサー

y_train.shapeもしくはlen(np.unique(y_train))のy_train.shapeもしくはlen(np.unique(y_train))の結果を教えていただけませんか。

追記

原因は次の2つの機能の組み合わせによるものです。

  1. 交差検証は手元にあるデータを訓練データと検証データに分割しますが、scikit-learnのGridSearchCVではデータを分割してからclassifierの.fitを呼び出す仕組みになっています。

  2. kerasは入力の種類に応じて内部で対応表を作成します。たとえば、今回の場合y_trainは数値でクラスを表現していますが、文字列でも受け入れられるように作られています。ただし、この対応表が作成されるのは.fitが呼ばれたタイミングです。

これらを合わせて考えると、GridSearchCVのデータ分割でトレーニングデータのクラス数が23未満となり、その状態でmodel.fitでクラス数が23個未満の対応表が作られてしまいます。すると、モデルで定義されていた23個の出力数と整合性が取れなくなりエラーが発生するわけです。

ひとまず原因の解説までに。対応方法はちょっと待ってください。もしかしたら別の方が答えてくれるかもしれません。もしくはone-hot encodingを調べてみてください。

投稿2018/02/18 14:39

編集2018/02/19 08:30
退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

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Hayato1201

2018/02/19 08:28

追記ありがとうございます! なるほど、そうなんですね。わかりました。結果というのは何の結果でしょうか?
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2018/02/19 08:29

すいません、タイポです。修正しました。
guest

0

24クラスあるのでエラーになりました
noneなど想定外のものがあったりしませんか?

投稿2018/02/18 14:30

mkgrei

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