Kerasとは？インストール方法からハイパーパラメータチューニングについて紹介！
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エンジニア - Kerasとはどのようなものですか。
- プロジェクト
マネージャー - Pythonで書かれたディープラーニング（深層学習）ライブラリのことです。インストール方法やハイパーパラメータチューニングについてご紹介しましょう。
Kerasとは？
KerasとはPythonで書かれたディープラーニング（深層学習）ライブラリです。
アイデアを素早く試すため、短いプログラムで結果が得られるようにすることを重点に開発されています。Kerasを使用した実際のプログラムを紹介しますので、興味のある方はぜひご覧ください。
Kerasとその他のディープラーニングライブラリ
ディープラーニングで使われるライブラリとして、Keras以外にも開発されています。なかでもTensorflowやPyTorchは有名でよく使用されているライブラリです。用途に応じてライブラリの使い分けが重要になります。
Kerasのインストール
Kerasをインストールする方法を説明します。インストールする方法はいくつかありますが、pipでインストールする方法を紹介します。
まずKerasを使用するための前提として必要になるTensorflowをインストールします。
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$pip install tensorflow |
次にKerasをインストールします。
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$ pip install keras |
このほかに、これから説明するプログラムで使用するnumpy、pandas、sklearnをインストールします。
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$ pip install numpy $ pip install pandas $ pip install sklearn |
Kerasを使用した回帰問題プログラミング
Kerasを使用したプログラミングの例として、ボストンの住宅価格を予測する回帰問題を解くプログラムについて説明します。使用するデータセットはsklearnを使用して、以下のプログラムで取得できます。
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from sklearn import datasets boston_data = datasets.load_boston() |
回帰問題のモデルを作成する
実際のソースコードはこのようになります。
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import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets from pandas import DataFrame from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # データを取得します。 boston_data = datasets.load_boston() # 取得したデータを整形します。 boston_df = DataFrame(boston_data.data) boston_df.columns = boston_data.feature_names X = boston_df Y = np.array(boston_data.target).reshape(-1, 1) # ここでKerasのSequentialを使用してモデルを定義します。 model = Sequential() # Denseを使用して全結合層を定義します。アウトプットは1つ、インプットは取得したデータのカラム数を設定します。 model.add(Dense(1, input_shape=(len(X.columns),))) # 活性化関数はAdamOptimizer、誤差関数は平均二乗誤差を使用します。 model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # モデルを確認します。 model.summary() # バッチサイズを50に、エポック数を10に設定してモデルを作成（学習）します。 model.fit(X, Y, batch_size=50, epochs=10) # 住宅価格に影響するデータ（変数）の係数（住宅価格にどのように影響しているか）を表示します。 coefficient_array = model.get_weights()[0] coefficient_flatten = coefficient_array.flatten() coefficient_df = DataFrame(boston_df.columns) coefficient_df.columns = ['Variable'] coefficient_df['Coefficient'] = pd.Series(coefficient_flatten) print() print(coefficient_df) # 作成したモデルを使用して、住宅価格を予測します。ここでは例として学習に使用したデータをそのままインプットにします。 y_pred = model.predict(X) # 予測した結果の最初の値を表示します。 print() print("prediction result") print(y_pred[0]) print() print("answer") print(Y[0]) |
プログラムを実行すると、このような結果になります。
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Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= dense (Dense) (None, 1) 14 ================================================================= Total params: 14 Trainable params: 14 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 2021-01-30 10:53:39.601106: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:116] None of the MLIR optimization passes are enabled (registered 2) Epoch 1/10 11/11 [==============================] - 0s 978us/step - loss: 17995.2938 Epoch 2/10 11/11 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 14470.5189 Epoch 3/10 11/11 [==============================] - 0s 968us/step - loss: 13008.7658 Epoch 4/10 11/11 [==============================] - 0s 989us/step - loss: 10678.6921 Epoch 5/10 11/11 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 9206.3050 Epoch 6/10 11/11 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 7475.0839 Epoch 7/10 11/11 [==============================] - 0s 958us/step - loss: 6207.8884 Epoch 8/10 11/11 [==============================] - 0s 954us/step - loss: 4897.9906 Epoch 9/10 11/11 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 4209.3877 Epoch 10/10 11/11 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 3188.5755 Variable Coefficient 0 CRIM -0.272320 1 ZN 0.297947 2 INDUS 0.270158 3 CHAS -0.720057 4 NOX 0.344715 5 RM 0.422051 6 AGE -0.419928 7 DIS -0.076015 8 RAD 0.417554 9 TAX 0.102275 10 PTRATIO -0.251593 11 B 0.141859 12 LSTAT -0.008134 prediction result [64.26902] answer [24.] |
答えが24に対して予測した結果は64.26902であり、良い予測結果にはなりませんでした。次に、予測精度を上げるためのチューニングについて説明します。
ハイパーパラメータのチューニング
ハイパーパラメータとは機械学習の挙動を設定するもので、モデルの精度が大きく変わることがあります。例えば、以下のプログラムのbatch_size、epochsに設定する値がハイパーパラメータになります。
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model.fit(X, Y, batch_size=50, epochs=10) |
epochsを1000に設定してプログラムを実行してみます。
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model.fit(X, Y, batch_size=50, epochs=1000) |
すると、このような結果が得られました。
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: :中省略 : Epoch 1000/1000 11/11 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 29.4567 Variable Coefficient 0 CRIM -0.071425 1 ZN 0.075503 2 INDUS -0.023781 3 CHAS 3.096159 4 NOX 1.623636 5 RM 2.307985 6 AGE 0.073852 7 DIS -0.016179 8 RAD 0.106651 9 TAX -0.005726 10 PTRATIO 0.136877 11 B 0.022062 12 LSTAT -0.711267 prediction result [29.221226] answer [24.] |
答えが24に対して予測した結果は29.221226となり、予測精度が上がりました。
作成するモデルが複雑になるとハイパーパラメータの数は増えてきます。ハイパーパラメータは人が手動で設定する必要があり、予測精度を上げるために多くのハイパーパラメータをチューニングする作業が必要となってきます。
- システム
エンジニア - Kerasについてよく分かりました。
- プロジェクト
マネージャー - ご紹介ししたとおり、Kerasは機械学習プログラミングを始めようとしている方には使いやすいライブラリですので、ぜひチャレンジしてみてください。
Kerasを使用して機械学習プログラミングに挑戦しよう！
Kerasを使用した実際のプログラムを紹介しましたが、いかがでしたでしょうか。Kerasは初心者でも分かりやすいところが特長です。機械学習プログラミングを始めようとしている方には使いやすいライブラリとなります。
ぜひ機械学習プログラミングにチャレンジしたいという方は使用してみてください。
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