PyTorchでNeural networkの正解率が最初から50％以上になります

Question

実現したいこと

PyTorchでNeural networkの正解率が最初から50％以上になりますが、学習は出来ているようです。
Neural networkの層構造を変えてもあまり変化がありません。
プログラムのどこかがおかしいのでしょうか？

前提

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
（例）
PyTorchで2層のNeural networkを作っています。

発生している問題・エラーメッセージ

横軸にEpoch数、縦軸に正解率を取ると50epochでこのような学習結果になります。

該当のソースコード

##PyTorch_data_precision.py

data=data.astype('f')
label=label.values.astype('i')
data=np.array(data,dtype=np.float32)
label=label.reshape(-1)
x = torch.tensor(data, dtype=torch.float32)
t = torch.tensor(label, dtype=torch.int64)
print(x.size())
print(t.size())
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(x, t)

# 各データセットのサンプル数を決定
# train : val: test = 80%　: 20% : 0%
n_train = int(len(dataset) * 0.8)
n_val = int(len(dataset) * 0.2)
n_test = len(dataset) - n_train - n_val

# ランダムに分割を行うため、シードを固定して再現性を確保
torch.manual_seed(0)

# データセットの分割
train, val, test = torch.utils.data.random_split(dataset, [n_train, n_val,n_test])

batch_size = 10

# shuffle はデフォルトで False のため、学習データのみ True に指定
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train, batch_size, shuffle=True)
val_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(val, batch_size)


# Get cpu or gpu device for training.
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")

# Define model
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.flatten = nn.Flatten()
        self.linear_relu_stack = nn.Sequential(
            nn.Linear(94, 31),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.3),
            nn.Linear(31, 10),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(10, 2)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.flatten(x)
        logits = self.linear_relu_stack(x)
        return logits

model = NeuralNetwork().to(device)
#model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
print(model)

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.01)

def df_train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):
    size = len(dataloader.dataset)
    model.train()
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        X, y = X.to(device), y.to(device)

        # Compute prediction error
        pred = model(X)
        loss = loss_fn(pred, y)

        # Backpropagation
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (batch+1) % 10 == 0:
            loss, current = loss.item(), batch * len(X)
            print(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>5d}/{size:>5d}]")

def df_val(dataloader, model, loss_fn):
    size = len(dataloader.dataset)
    num_batches = len(dataloader)
    model.eval()
    corr_list = []
    test_loss, correct = 0, 0
    with torch.no_grad():
        for X, y in dataloader:
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            pred = model(X)
            test_loss += loss_fn(pred, y).item()
            correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()
    test_loss /= num_batches
    correct /= size
    corr_list.append(100*correct)
    print(f"Test Error: \\n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \\n")
    return corr_list

epochs = 50
corr_epoch = []
for t in range(epochs):
    #correct = 0
    train, val, test = torch.utils.data.random_split(dataset, [n_train, n_val,n_test])
    train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train, batch_size, shuffle=True)
    val_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(val, batch_size)
    print(f"Epoch {t+1}\\n-------------------------------")
    df_train(train_dataloader, model, loss_fn, optimizer)
    df_val(val_dataloader, model, loss_fn)
    corr_list =df_val(val_dataloader, model, loss_fn)
    corr_epoch.append(corr_list)
print("Done!")

試したこと

上のグラフはcorr_epochをCSVに書き出してエクセルで書いたものです。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[meg_]

> PyTorchでNeural networkの正解率が最初から50％以上になりますが、学習は出来ているようです。
> Neural networkの層構造を変えてもあまり変化がありません。
> プログラムのどこかがおかしいのでしょうか？
質問の意図は何でしょうか？「最初から50％以上」では何か問題があるのでしょうか？

[8524ba23]

データについても具体的な情報を提示すると回答えられやすくなるかと思います。
（たんにデタラメに回答しても半分は正解するようなデータだったりしないでしょうか？）

[jbpb0]

最終層が「nn.Linear(10, 2)」ということは、2値分類なので、デタラメでも約半分(50%)当たりますよね

> 正解率が最初から50％以上

初回エポックの学習がされた後なので、50%よりもちょっと良くなった、のではないですかね

[kak]

皆さまご回答ありがとうございます。
＞meg_様
コインの裏表と同じで無限回すれば確率1/2に収束するのでしょうが、ミニバッチを１０に設定しているので、もう少しバラツキながら学習に伴い正解率が上がっていくのを期待していました。
＞can110様、jbpb0様
jbpb0様のご指摘のように93個のパラメータを入れて2択の結果が得られるようなデータです。アウトプットが2択のデータである限り、1/2に近い正解率になるということでしょうか？
仰る通り初回学習後でした。少し高めに出るのは納得しました。

以前Chainerで同じようなNeural networkで2択のアウトプットを作成した時に正解率が20-30％程度から上がっていったので、そのような学習効率を期待していました。
Dropoutやschedulerを入れて学習を邪魔してみても最初から1/2の確率だったので、これでいいのか疑問でした。損失関数は最初のエポック0.68から最終的に0.1まで下がっているので学習出来ているのは分かりました。

アウトプット2択では正解率50％が100％近くまで上がるという学習経過でいいのであれば安心です。
ありがとうございました。

Answer 1

アウトプット2択では正解率50％が100％近くまで上がるという学習経過でいいのであれば安心です。
ありがとうございました。