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https://github.com/jung-geun/PSO.git
synced 2025-12-20 04:50:45 +09:00
727ae8c604
#5 - 메모리의 점진적인 누수 파티클의 갯수 4000개 epochs 100회 기준 최종적으로 150GB 의 메모리 사용량을 보인다 하지만 초기의 메모리는 26GB 로 점진적으로 메모리의 사용량이 증가하는것으로 볼 수 있다
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10 KiB
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[](https://github.com/jung-geun/PSO/actions/workflows/pypi.yml)
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### 목차
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> [PSO 알고리즘 구현 및 새로운 시도](#pso-알고리즘-구현-및-새로운-시도)</br>
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>
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> [초기 세팅 및 사용 방법](#초기-세팅-및-사용-방법)</br>
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>
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> [구조 및 작동 방식](#구조-및-작동-방식)</br>
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>
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> [PSO 알고리즘을 이용하여 풀이한 문제들의 정확도](#pso-알고리즘을-이용하여-풀이한-문제들의-정확도)</br>
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>
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> [참고 자료](#참고-자료)</br>
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# PSO 알고리즘 구현 및 새로운 시도
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pso 알고리즘을 사용하여 새로운 학습 방법을 찾는중 입니다</br>
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병렬처리로 사용하는 논문을 찾아보았지만 이보다 더 좋은 방법이 있을 것 같아서 찾아보고 있습니다 - [[1]](#참고-자료)</br>
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기본 pso 알고리즘의 속도를 구하는 수식은 다음과 같습니다
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> $$V_{t+1} = W_t + c_1 * r_1 * (Pbest_t - x_t) + c_2 * r_2 * (Gbest_t - x_t)$$
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다음 위치를 업데이트하는 수식입니다
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> $$x_{t+1} = x_{t} + V_{t+1}$$
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다음과 같은 변수를 사용합니다
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> $Pbest_t : 각 파티클의 지역 최적해$</br> $Gbest_t : 전역 최적해$</br> $W_t : 가중치$</br> $c_1, c_2 : 파라미터$</br> $r_1, r_2 : 랜덤 값$</br> $x_t : 현재 위치$</br> $V_{(t+1)} : 다음 속도$</br>
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pso 알고리즘을 이용하여 keras 모델을 학습하는 방법을 탐구하고 있습니다</br>
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현재는 xor, iris, mnist 문제를 풀어보았으며, xor 문제와 iris 문제는 100%의 정확도를 보이고 있습니다</br>
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mnist 문제는 63%의 정확도를 보이고 있습니다</br>
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[xor](#1-xor-문제) </br> [iris](#2-iris-문제) </br> [mnist](#3-mnist-문제)
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# 초기 세팅 및 사용 방법
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자동으로 conda 환경을 설정하기 위해서는 다음 명령어를 사용합니다
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```shell
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conda env create -f conda_env/environment.yaml
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```
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현재 python 3.9 버전, tensorflow 2.11 버전에서 테스트 되었습니다
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</br>
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직접 설치하여 사용할 경우 pso2keras 패키지를 pypi 에서 다운로드 받아서 사용하시기 바랍니다
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```shell
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pip install pso2keras
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```
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위의 패키지를 사용하기 위해서는 tensorflow 와 tensorboard 가 설치되어 있어야 합니다
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python 패키지를 사용하기 위한 라이브러리는 아래 코드를 사용합니다
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```python
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from pso import Optimizer
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pso_model = Optimizer(...)
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pso_model.fit(...)
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```
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<a href="https://colab.research.google.com/github/jung-geun/PSO/blob/master/example/pso2mnist.ipynb" target="_parent"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
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# 구조 및 작동 방식
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## 파일 구조
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```plain
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|-- /conda_env # conda 환경 설정 파일
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| |-- environment.yaml # conda 환경 설정 파일
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|-- /metacode # pso 기본 코드
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| |-- pso_bp.py # 오차역전파 함수를 최적화하는 PSO 알고리즘 구현 - 성능이 99% 이상으로 나오나 목적과 다름
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| |-- pso_meta.py # PSO 기본 알고리즘 구현
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| |-- pso_tf.py # tensorflow 모델을 이용가능한 PSO 알고리즘 구현
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|-- /pso # tensorflow 모델을 학습하기 위해 기본 pso 코드에서 수정 - (psokeras 코드 의 구조를 사용하여 만듬)
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| |-- __init__.py # pso 모듈을 사용하기 위한 초기화 파일
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| |-- optimizer.py # pso 알고리즘 이용을 위한 기본 코드
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| |-- particle.py # 각 파티클의 정보 및 위치를 저장하는 코드
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|-- xor.py # pso 를 이용한 xor 문제 풀이
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|-- iris.py # pso 를 이용한 iris 문제 풀이
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|-- iris_tf.py # tensorflow 를 이용한 iris 문제 풀이
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|-- mnist.py # pso 를 이용한 mnist 문제 풀이
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|-- mnist_tf.py # tensorflow 를 이용한 mnist 문제 풀이
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|-- plt.ipynb # pyplot 으로 학습 결과를 그래프로 표현
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|-- README.md # 현재 파일
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|-- requirements.txt # pypi 에서 다운로드 받을 패키지 목록
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```
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pso 라이브러리는 tensorflow 모델을 학습하기 위해 기본 ./metacode/pso_meta.py 코드에서 수정하였습니다 [[2]](#참고-자료)
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pso 알고리즘을 이용하여 오차역전파 함수를 최적화 하는 방법을 찾는 중입니다
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## 알고리즘 작동 방식
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> 1. 파티클의 위치와 속도를 초기화 한다.
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> 2. 각 파티클의 점수를 계산한다.
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> 3. 각 파티클의 지역 최적해와 전역 최적해를 구한다.
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> 4. 각 파티클의 속도를 업데이트 한다.
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# PSO 알고리즘을 이용하여 풀이한 문제들의 정확도
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## 1. xor 문제
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```python
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loss = 'mean_squared_error'
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pso_xor = Optimizer(
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model,
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loss=loss,
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n_particles=50,
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|
c0=0.35,
|
|
c1=0.8,
|
|
w_min=0.6,
|
|
w_max=1.2,
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|
negative_swarm=0.1,
|
|
mutation_swarm=0.2,
|
|
particle_min=-3,
|
|
particle_max=3,
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|
)
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best_score = pso_xor.fit(
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|
x_test,
|
|
y_test,
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epochs=200,
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|
save=True,
|
|
save_path="./result/xor",
|
|
renewal="acc",
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|
empirical_balance=False,
|
|
Dispersion=False,
|
|
check_point=25,
|
|
)
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```
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위의 파라미터 기준 10 세대 근처부터 정확도가 100%가 나오는 것을 확인하였습니다
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## 2. iris 문제
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```python
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loss = 'mean_squared_error'
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pso_iris = Optimizer(
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model,
|
|
loss=loss,
|
|
n_particles=100,
|
|
c0=0.35,
|
|
c1=0.7,
|
|
w_min=0.5,
|
|
w_max=0.9,
|
|
negative_swarm=0.1,
|
|
mutation_swarm=0.2,
|
|
particle_min=-3,
|
|
particle_max=3,
|
|
)
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best_score = pso_iris.fit(
|
|
x_train,
|
|
y_train,
|
|
epochs=200,
|
|
save=True,
|
|
save_path="./result/iris",
|
|
renewal="acc",
|
|
empirical_balance=False,
|
|
Dispersion=False,
|
|
check_point=25
|
|
)
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|
```
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위의 파라미터 기준 7 세대에 97%, 35 세대에 99.16%의 정확도를 보였습니다
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위의 그래프를 보면 epochs 이 늘어나도 정확도와 loss 가 수렴하지 않는것을 보면 파라미터의 이동 속도가 너무 빠르다고 생각합니다
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## 3. mnist 문제
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```python
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loss = 'mean_squared_error'
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pso_mnist = Optimizer(
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model,
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loss=loss,
|
|
n_particles=500,
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c0= 0.4,
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|
c1= 0.6,
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|
w_min= 0.5,
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|
w_max= 0.8,
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|
negative_swarm=0.1,
|
|
mutation_swarm=0.2,
|
|
particle_min=-5,
|
|
particle_max=5,
|
|
)
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best_score = pso_mnist.fit(
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x_train,
|
|
y_train,
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epochs=200,
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|
save_info=True,
|
|
log=2,
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|
log_name="mnist",
|
|
save_path="./result/mnist",
|
|
renewal="acc",
|
|
check_point=25,
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|
)
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```
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위의 파라미터 기준 현재 정확도 63.84%를 보이고 있습니다
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63%의 정확도가 나타나는 것으로 보아 최적화가 되어가고 있다고 볼 수 있을 것 같습니다.
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하지만 정확도가 더 이상 올라가지 않고 정체되는 것으로 보아 조기 수렴하는 문제가 발생하고 있다고 생각합니다.
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## Trouble Shooting
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> 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>
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> 따라서 weights의 이동 방법을 더 탐구하거나, weights를 초기화 할때 random 중요도를 좀더 노이즈가 적게 생성하는 방향을 모색해야할 것 같다.
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-> 고르게 초기화 하기 위해 np.random.uniform 함수를 사용하였습니다
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> 2. 지역최적값에 계속 머무르는 조기 수렴 현상이 나타난다. - 30% 정도의 정확도를 가진다
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-> 지역최적값에 머무르는 것을 방지하기 위해 negative_swarm, mutation_swarm 파라미터를 추가하였습니다 - 현재 63% 정도의 정확도를 보이고 있습니다
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> 3. 파티클의 수를 늘리면 전역 최적해에 좀더 가까워지는 현상을 발견하였다. 하지만 파티클의 수를 늘리면 메모리 사용량이 기하급수적으로 늘어난다.
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-> keras 모델을 사용할때 predict, evaluate 함수를 사용하면 메모리 누수가 발생하는 문제를 찾았습니다. 해결방법을 추가로 찾아보는중 입니다. -> 메모리 누수를 획기적으로 줄여 현재는 파티클의 수를 500개에서 1000개까지 증가시켜도 문제가 없습니다.</br>
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-> 추가로 파티클의 수가 적을때에도 전역 최적해를 쉽게 찾는 방법을 찾는중 입니다</br>
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> 4. 현재 tensorboard 로 로그 저장시 994개 이상 저장이 안되는 문제가 발생하고 있습니다.
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-> csv 파일로 저장할 경우 갯수에는 문제가 발생하지 않습니다.
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-> 수가 적을때 한 파티클이 지역 최적해에서 머무를 경우 파티클을 초기화 하는 방법이 필요해 보입니다.
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> 5. 모델의 크기가 커지면 수렴이 늦어지고 정확도가 떨어지는 현상이 발견되었다. 모델의 크기에 맞는 파라미터를 찾아야할 것 같다.
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> 6. EBPSO 의 방식을 추가로 적용을 하였으나 수식을 잘못 적용을 한것인지 기본 pso 보다 더 떨어지는 정확도를 보이고 있다. (현재 수정중)
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### 개인적인 생각
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> 머신러닝 분류 방식에 존재하는 random forest 방식을 이용하여, 오차역전파 함수를 최적화 하는 방법이 있을것 같습니다
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> > pso 와 random forest 방식이 매우 유사하다고 생각하여 학습할 때 뿐만 아니라 예측 할 때도 이러한 방식으로 사용할 수 있을 것 같습니다
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# 참고 자료
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[1]: [A partilce swarm optimization algorithm with empirical balance stategy](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590054422000185#bib0005) </br>
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|
[2]: [psokeras](https://github.com/mike-holcomb/PSOkeras) </br>
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|
[3]: [PSO의 다양한 영역 탐색과 지역적 미니멈 인식을 위한 전략](https://koreascience.kr/article/JAKO200925836515680.pdf) </br>
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|
[4]: [PC 클러스터 기반의 Multi-HPSO를 이용한 안전도 제약의 경제 급전](https://koreascience.kr/article/JAKO200932056732373.pdf) </br>
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|
[5]: [Particle 2-Swarm Optimization for Robust Search](https://s-space.snu.ac.kr/bitstream/10371/29949/3/management_information_v18_01_p01.pdf) </br>
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