jung-geun/PSO
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23-05-31

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지역해에 조기수렴하는 문제를 줄이기 위해 일정 비율을 전역해에서 반대 방향의 1/2 만큼 속도를 가지도록 조정
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jung-geun
2023-05-31 19:57:55 +09:00
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commit 89449048c4
6 changed files with 62 additions and 67 deletions
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7
iris.py
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@@ -39,12 +39,9 @@ x_train, x_test, y_train, y_test = load_data()
loss = 'categorical_crossentropy'
pso_iris = Optimizer(model, loss=loss, n_particles=50, c0=0.5, c1=0.8, w_min=0.75, w_max=1.3)
pso_iris = Optimizer(model, loss=loss, n_particles=50, c0=0.4, c1=0.8, w_min=0.7, w_max=1.0, random=0.2)
weight, score = pso_iris.fit(
x_train, y_train, epochs=500, save=True, save_path="./result/iris", renewal="acc", empirical_balance=False, Dispersion=False, check_point=50)
pso_iris.model_save("./result/iris")
pso_iris.save_info("./result/iris/")
x_train, y_train, epochs=500, save=True, save_path="./result/iris", renewal="acc", empirical_balance=False, Dispersion=False, check_point=25)
gc.collect()

8
mnist.py
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@@ -79,10 +79,10 @@ loss = 'huber_loss'
# loss = 'mean_squared_error'
pso_mnist = Optimizer(model, loss=loss, n_particles=50, c0=0.4, c1=0.8, w_min=0.7, w_max=1.2, random=0.3)
pso_mnist = Optimizer(model, loss=loss, n_particles=75, c0=0.4, c1=0.8, w_min=0.6, w_max=0.95, random=0.3)
weight, score = pso_mnist.fit(
x_test, y_test, epochs=200, save=True, save_path="./result/mnist", renewal="acc", empirical_balance=False, Dispersion=False, check_point=10)
pso_mnist.model_save("./result/mnist")
pso_mnist.save_info("./result/mnist")
x_test, y_test, epochs=500, save=True, save_path="./result/mnist", renewal="acc", empirical_balance=False, Dispersion=False, check_point=10)
# pso_mnist.model_save("./result/mnist")
# pso_mnist.save_info("./result/mnist")
gc.collect()

15
plt.ipynb
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23
pso/optimizer.py
View File

@@ -58,7 +58,7 @@ class Optimizer:
m = keras.models.model_from_json(model.to_json())
init_weights = m.get_weights()
w_, sh_, len_ = self._encode(init_weights)
w_ = np.random.uniform(-3, 3, len(w_))
w_ = np.random.uniform(-1.5, 1.5, len(w_))
m.set_weights(self._decode(w_, sh_, len_))
m.compile(loss=self.loss, optimizer="sgd", metrics=["accuracy"])
if i < random * self.n_particles:
@@ -249,8 +249,6 @@ class Optimizer:
min_score = score[1]
if score[1] > max_score:
max_score = score[1]
gc.collect()
if save:
with open(
@@ -261,7 +259,6 @@ class Optimizer:
if i != self.n_particles - 1:
f.write(", ")
TS = self.c0 + np.random.rand() * (self.c1 - self.c0)
g_, g_sh, g_len = self._encode(self.g_best)
decrement = (epochs - (_) + 1) / epochs
@@ -278,7 +275,7 @@ class Optimizer:
# print(f"loss min : {min_loss} | loss max : {max_loss} | acc min : {min_score} | acc max : {max_score}")
# print(f"loss avg : {loss/self.n_particles} | acc avg : {acc/self.n_particles} | Best {renewal} : {self.g_best_score}")
print(
f"loss min : {min_loss} | acc max : {max_score} | Best {renewal} : {self.g_best_score}"
f"loss min : {round(min_loss, 4)} | acc max : {round(max_score, 4)} | Best {renewal} : {self.g_best_score}"
)
gc.collect()
@@ -289,22 +286,16 @@ class Optimizer:
self._check_point_save(f"./{save_path}/{self.day}/ckpt-{_}")
self.avg_score = acc/self.n_particles
except KeyboardInterrupt:
print("Keyboard Interrupt")
self.model_save(save_path)
print("model saved")
self.save_info(save_path)
print("info saved")
sys.exit(0)
print("Ctrl + C : Stop Training")
except MemoryError:
print("Memory Error")
print("Memory Error : Stop Training")
except Exception as e:
print(e)
finally:
self.model_save(save_path)
print("model save")
self.save_info(save_path)
print("save info")
sys.exit(1)
except Exception as e:
print(e)
finally:
return self.g_best, self.g_best_score

6
pso/particle.py
View File

@@ -17,7 +17,6 @@ class Particle:
self.best_score = 0
self.best_weights = self.init_weights
"""
Returns:
(cupy array) : 가중치 - 1차원으로 풀어서 반환
@@ -35,7 +34,6 @@ class Particle:
lenght.append(len(w_))
# w_gpu = cp.append(w_gpu, w_)
w_gpu = np.append(w_gpu, w_)
return w_gpu, shape, lenght
"""
@@ -95,11 +93,10 @@ class Particle:
encode_w, w_sh, w_len = self._encode(weights = self.model.get_weights())
encode_v, _, _ = self._encode(weights = self.velocities)
if self.random:
encode_v = -1 * encode_v
encode_v = -0.5 * encode_v
new_w = encode_w + encode_v
self.model.set_weights(self._decode(new_w, w_sh, w_len))
def f(self, x, y, weights):
self.model.set_weights(weights)
score = self.model.evaluate(x, y, verbose = 0)[1]
@@ -118,7 +115,6 @@ class Particle:
self._update_weights()
return self.get_score(x, y, renewal)
def get_best_score(self):
return self.best_score

70
readme.md
View File

@@ -13,12 +13,15 @@ pso 알고리즘을 사용하여 새로운 학습 방법을 찾는중 입니다
다음 위치를 구하는 수식입니다
> $$p_{id(t+1)} = \begin{cases}
x_{id(t+1)} & \text{if } f(x_{id(t+1)}) < f(p_{id(t)})
\\ p_{id(t)} & \text{otherwise}
\end{cases}$$
> $$
p_{id(t+1)} =
\begin{cases}
x_{id(t+1)} & \text{if } f(x_{id(t+1)}) < f(p_{id(t)})\\
p_{id(t)} & \text{otherwise}
\end{cases}
$$
### 위치를 가장 최적값으로 변경(덮어쓰기)하면 안되는 이유
### 위치를 현재 전역해로 변경(덮어쓰기)하면 안되는 이유
위치를 가장 최적값으로 변경하면 지역 최적값에서 벗어나지 못합니다. 따라서 전역 최적값을 찾을 수 없습니다.
@@ -26,56 +29,65 @@ x_{id(t+1)} & \text{if } f(x_{id(t+1)}) < f(p_{id(t)})
## 1. PSO 알고리즘 구현
### 파일 구조
```plain text
|-- metacode # pso 기본 코드
| |-- pso_bp.py # 오차역전파 함수를 최적화하는 PSO 알고리즘 구현 - 성능이 99% 이상으로 나오나 목적과 다름
| |-- pso_meta.py # PSO 기본 알고리즘 구현
| |-- pso_tf.py # tensorflow 모델을 이용가능한 PSO 알고리즘 구현
|-- pso # tensorflow 모델을 학습하기 위해 기본 pso 코드에서 수정 - (psokeras 코드 의 구조를 사용하여 만듬)
| |-- __init__.py # pso 모듈을 사용하기 위한 초기화 파일
| |-- optimizer.py # pso 알고리즘 이용을 위한 기본 코드
| |-- particle.py # 각 파티클의 정보 및 위치를 저장하는 코드
|-- psokeras # keras 모델을 이용가능한 PSO 알고리즘 - 다른 사람의 코드
| |-- ***
|-- pyswarms # pyswarms 라이브러리를 이용가능한 PSO 알고리즘 - 다른 사람의 코드
| |-- ***
|-- examples.py # psokeras 코드를 이용한 예제
|-- iris.py # pso 코드를 이용한 iris 문제 풀이
|-- mnist.py # pso 코드를 이용한 mnist 문제 풀이
|-- xor.ipynb # pso 코드를 이용한 xor 문제 풀이
|-- plt.ipynb # pyplot 으로 학습 결과를 그래프로 표현
pso_meta.py # PSO 알고리즘 구현
pso_tf.py # tensorflow 모델을 이용가능한 PSO 알고리즘 구현
pso_bp.py # 오차역전파 함수를 최적화하는 PSO 알고리즘 구현 - 성능이 99% 이상으로 나오나 목적과 다름
pso_tuning.py # pso 알고리즘의 하이퍼 파라미터를 자동으로 튜닝하는 파일
xor.ipynb # xor 문제를 pso 알고리즘으로 풀이
iris.ipynb # iris 문제를 pso 알고리즘으로 풀이
mnist.ipynb # mnist 문제를 pso 알고리즘으로 풀이
mnist.py # mnist 문제를 pso 알고리즘으로 풀이 - shell 실행용
```
psokeras 및 pyswarms 라이브러리는 외부 라이브러리이기에 코드를 수정하지 않았습니다
pso 라이브러리는 tensorflow 모델을 학습하기 위해 기본 ./metacode/pso_meta.py 코드에서 수정하였습니다
## 2. PSO 알고리즘을 이용한 최적화 문제 풀이
pso 알고리즘을 이용하여 오차역전파 함수를 최적화 하는 방법을 찾는 중입니다
### 임시 아이디어
### 브레인스토밍
1. 오차역전파 함수를 1~5회 실행하여 오차를 구합니다
2. 오차가 가장 적은 다른 노드(particle) 가중치로 유도합니다.
> 1. 오차역전파 함수를 1~5회 실행하여 오차를 구합니다
> 2. 오차가 가장 적은 다른 노드(particle) 가중치로 유도합니다.
>
>> 2-1. 만약 오차가 가장 작은 다른 노드가 현재 노드보다 오차가 크다면, 현재 노드의 가중치를 유지합니다. - 현재의 가중치를 최적값으로 업로드합니다
>>
>> 2-2. 지역 최적값을 찾았다면, 전역 최적값을 찾을 때까지 1~2 과정을 반복합니다
>
> 3. 전역 최적값이 특정 임계치에서 변화율이 적다면 학습을 종료합니다 - 현재 결과가 정확도가 높지 않아서 이 기능은 추후에 추가할 예정입니다
2-1. 만약 오차가 가장 작은 다른 노드가 현재 노드보다 오차가 크다면, 현재 노드의 가중치를 유지합니다. - 현재의 가중치를 최적값으로 업로드합니다
<br>
위의 아이디어는 원래의 목표와 다른 방향으로 가고 있습니다. 따라서 다른 방법을 모색해야할 것 같습니다
<br><br>
2-2. 지역 최적값을 찾았다면, 전역 최적값을 찾을 때까지 1~2 과정을 반복합니다
### Trouble Shooting
3. 전역 최적값이 특정 임계치에서 변화율이 적다면 학습을 종료합니다 - 현재 결과가 정확도가 높지 않아서 이 기능은 추후에 추가할 예정입니다
### 현재 문제
> 딥러닝 알고리즘 특성상 weights는 처음 컴파일시 무작위하게 생성된다. weights의 각 지점의 중요도는 매번 무작위로 정해지기에 전역 최적값으로 찾아갈 때 값이 높은 loss를 향해서 상승하는 현상이 나타난다.
> <br>
> 1. 딥러닝 알고리즘 특성상 weights는 처음 컴파일시 무작위하게 생성된다. weights의 각 지점의 중요도는 매번 무작위로 정해지기에 전역 최적값으로 찾아갈 때 값이 높은 loss를 향해서 상승하는 현상이 나타난다.<br>
> 따라서 weights의 이동 방법을 더 탐구하거나, weights를 초기화 할때 random 중요도를 좀더 노이즈가 적게 생성하는 방향을 모색해야할 것 같다.
-> 고르게 초기화 하기 위해 np.random.uniform 함수를 사용하였습니다
> 2. 지역최적값에 계속 머무르는 조기 수렴 현상이 나타난다. - 30% 정도의 정확도를 가진다
### 개인적인 생각
> 머신러닝 분류 방식에 존재하는 random forest 방식을 이용하여, 오차역전파 함수를 최적화 하는 방법이 있을것 같습니다
> <br>
>
> > pso 와 random forest 방식이 매우 유사하다고 생각하여 학습할 때 뿐만 아니라 예측 할 때도 이러한 방식으로 사용할 수 있을 것 같습니다
이곳의 코드를 참고하여 좀더 효율적인 코드로 수정하였습니다
> https://github.com/mike-holcomb/PSOkeras
> <https://github.com/mike-holcomb/PSOkeras>