인공지능 공부해보겠다고 설레발치기 시작한 것이 어언 2년여가 다되간다.

그간 나름 책도 좀 보고 동영상 강좌도 좀 보고...페이퍼나 논문은 하나도 안보고...ㅠ.ㅠ


그간 읽은 책들과 읽는 중인 책 그리고 읽기 위해 사놓은 책을 좀 정리해보면


읽은 책

텐서플로우 첫걸음
골빈해커의3분 딥러닝
머신러닝 워크북
밑바닥부터 시작하는 딥러닝

읽는 중인 책

핸즈 온 머신러닝
머신러닝 탐구생활


읽다가 보류한 책

강화학습 첫걸음
기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘
처음 배우는 딥러닝 수학
프로그래머를 위한 선형대수


사놓기만 한 책

머신러닝 실무 프로젝트
딥러닝의 정석
러닝 텐서플로우
머신러닝 딥러닝 실전 개발 입문




하지만 공부를 해 가면 해 갈수록 궁금한 것은 더 많아지고 이제는 과연 내가 뭔가를 이해 하고는 있는 건가 하는 생각에

자괴감이 들기 시작했다. 똑같은 내용을 공부하고 있는데 볼수록 새로운 느낌?


결국 자괴감을 이기지 못하고 처음부터 다시 시작하는 길을 선택했다. 처음 시작부터 이해하지 못하고 넘어간 부분들을

차근차근 정리하고, 이해하고 넘어가야 할 것 같아서...(그런 의미에서 현재 읽고있는 2권의 책은 꽤 도움이 되는 것 같다)


특히나 전반적으로 내용을 이해하지 못하게 하는 주된 이유 중 하나가 어려운 용어들과 복잡한 공식들이기도 하고 

머신러닝의 기초가 되는 선형 회귀 등을 제대로 이해하지 않고 겁대가리 없이 덥썩 딥러닝으로 직행한 무모함도 충분히 

일조를 했기에 다시 처음부터 하나 하나를 정리하는 것으로부터 시작하기로 했다. 그리고 


패배적인 자기 만족일지는 모르겠으나 어차피 이 공부는 내가 이 분야의 전문가가 되기 위한 것이라기 보다는 나의 지적 만족을

위한 것이니 쉬엄쉬엄 간들 어떠랴 싶다. 태공망 여상은 나이 80에 주문왕을 만나 그 재능을 펼치기 시작했다는데 그렇다면

나에게는 아직 30년이란 시간이 남은 것 아닌가(뜻밖의 나이 공개가...ㅠ.ㅠ)


느려도 황소 걸음이랬으니 차분하게 한걸음 한걸음 가보자.

그 시작은 정규 방정식이다.


정규방정식

사실 그동안 비용함수를 최소화 하는 가중치를 찾기 위한 방법으로 경사하강법만을 알고 있었는데 이번에 핸즈 온 머신러닝을

읽으면서 처음 정규방정식이란 것이 있다는 것을 알게 되었다.


문제는 이 정규방적이라는 것이 행렬식으로 표현이 되어있어 문돌이의 사고방식으로는 이 것이 어떻게 경사하강법과 동일한

기능을 하게 되는지 이해가 가지 않는 것이었다. 그래서 새로운 시작의 첫 출발을 단순 선형회귀의 비용함수로부터 정규방정식을

도출하는 과정을 정리해보고자 한다.



선형 회귀 비용함수로부터 정규방정식 도출하기


복습

선형회귀의 가설함수 식에서 편향을 제거하자. 방법은 그냥 b = 0으로 초기화 하는 것이다.




    •비용함수도 다시 한 번 확인하자.



















사전 확인1 - ∑를 행렬로



∑ 로 표현되는 제곱의 합은 그 수들을 요소로 하는행렬과그 행렬의 전치행렬의 곱과 같다(복잡하니
1
행짜리 행렬로 확인해보자).




















사전 확인2전치행렬의 성질


     •전치행렬은 다음과 같은 성질이 있다.




























우선 cost함수는 W에 대한 함수이므로 함수 표기를 바꿔보자(함수명MSE는 최소제곱법의 영문 표기인 Mean Square Error의 약어이다).

이제 명확하게 이 함수는 x와 y에 대한 함수가 아니라 W에 대한 함수로 보일 것이다.









함수는W에 대한 함수인데 정작 함수 식에는 W가 안보이니 내부 함수도 원래대로 치환하자.






















사전 확인한 내용을 상기하면서 번 식으로 변환해보자
전치행렬의 성질에 따라 번 식으로 전개할 수 있다.
W를 포함한 식들을 다시 정리하면 번 식이 된다.
다시 한 번 전치행렬의 성질에 따라 식을 전개하면 번 식이 된다.
이 변형은 최초의 시그마 식을 전개해서 진행해도 동일한 결과가 나온다.






최종 정리된 식은 과 같고 이제 이 값을 미분하여비용함수가 최솟값을 갖는 W를 찾을 것이다.

비용함수가 최솟값을 갖기 위해서는 비용함수를 미분한 값이 0이 되어야 한다.
미분 과정을 명확하게 하기 위해 식을 한 번 정리해 주자(식 ).주의할 것은 W에 대해 미분한다는 점이다.
행렬 A에 대해 자신과 자신의 전치행렬과의 곱은제곱과 같다고 했다.그리고 전치행렬의 성질에 따라W와 X의 곱의 전치행렬은 X의 전치행렬과 W의 전치행렬의 곱과 같다(W와 X의 순서가 바뀜에 주의).




이제 거의 다 왔다.
미분한 함수는 식 와 같고 이제 
거추장스러운1/m도 없앨 수 
있다(사실 진작에 1/m을 없애고
보다 깔끔하게 식을 전개할 수도 
있었으나 나같은문돌이는 갑자기 
저런거 하나 없어져도 극도의
멘붕에 시달릴 수 있기에 끝까지 
가져왔다-.-).










최종 미분식을 W에 대해 정리해보자.
    •이렇게 해서 단순 선형 회귀의 비용함수로부터 정규방정식을 도출해보았다.













선형 회귀 비용함수로부터 정규방정식 도출하기2



정규방정식은 다른 형태로도 
도출할 수 있다우선 최초의 
식을 전개해보자.














이후 전개한 식을 W에 대해 미분한다.














최종 정리한 후 시그마를 
행렬로 변환해보자














하지만 아직 이해하지 못한 것이 하나 있다.
가설함수에서 편향을 제거하지않고 WX + b의 형태로 이 과정을 진행하게 되면 최종 정규방정식은 좌측과 같이 나온다.이 것이 앞서 도출해본 정규방정식과 동일한 식이란 것을 문돌이의 두뇌로는 이해하기 힘들다.ㅠ (분모와 분자 각각 - 뒤에 붙어있는 값들은 대체 어쩔...ㅠ.ㅠ)






일단 정규방정식은 좌측의 식으로 

알아두자

정규방정식은 행렬식으로 경사
하강법에 비해 많은 연산량이 필요
하지도 않고 학습률 설정 등
골치아픈 메타파라미터의 
설정을 신경쓰지 않아도 된다.
하지만 행렬 연산이다보니 특성의 
수가 늘어나면 계산속도가 많이 
느려지게 된다.다만 샘플 수에 
대해서는 선형적으로 비례한다고 
한다.
또한 정규방정식으로 학습된 선형 
모델은 예측이 매우 빠르다고 한다
(핸즈 온 머신러닝)



정리


이렇게 해서 새롭게 시작하는 인공지능 학습의 첫 단추를 꿰었다. 하지만 이렇게 차근차근 분석을 하면서도 여전히

어떤 부분에 대해서는 완전하게 이해하지 못한 채 그저 직관적인 이해로 두루뭉술하게 넘어가고 있는 상황이다.

사실 이러한 상태가 가장 환장하는 상태이다. 전체적인 흐름은 대충 이해가 가는데 어떤 디테일한 부분에서

뭔가 막혀있는 듯한 느낌...



첫 대상인 정규방정식도 정리를 하고 보니 아직은 부족한 상태라는 것을 알게 되었다.

이러한 과정이 큰 도움이 되는 것 같다.


아무튼 이번에는 용어 하나, 공식 하나도 집중해서 보면서 차근차근 진행을 해나가 보자. 

머신러닝 reboot는 이제 시작이다!




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마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^

TensorFlow







목차



3소스코드로 텐서플로우 맛보기 : [CNN] CIFAR-10 ~ cifar10_train.py (이번 글)





소스코드로 텐서플로우 맛보기 : [CNN] CIFAR-10


이제 가장 중요한 부분은 지나갔다.
생각해보면 전체적인 흐름을 먼저 살펴보고 세부적인 내용들을 분석했어야 할 것 같은데 순서가 거꾸로 되어버렸다.
아무래도 전체 포스팅을 마무리한 후 다시 한 번 되짚는 과정을 거쳐야 할 것 같다.


앞서 분석한 내용들은 모델을 구성하고 loss값을 생성하고 optimizer를 적용하는 구체적인 내용들이었다.
처음 딥러닝을 공부할 때는 각각의 단계가 거의 1줄 코딩이었던 것을 생각하면 이 소스는 매우 복잡해보인다.
그러나 세부적인 설정들이 더 추가되었을 뿐 근본적인 맥락은 다를 바가 없다.


자세한 내용은 복습 시간에 다시 살펴보고 오늘은 사용자와 인터페이스하는 소스를 살펴보도록 하자.


cifar10_train.py


소스 분석에 들어가기 전에 참고로 이 소스를 훈련시켰을 때의 정확도가 소스 첫머리의 주석에 표시되어있다.


accuracy



뭐 흙수저가 사용할 수 있을만한 장비는 아닌 듯하니 그냥 그런가보다 하고 넘어가자…-.-

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

from datetime import datetime
import time

import tensorflow as tf

import cifar10


첫 3줄은 앞서도 보았듯이 python 2와 3의 호환을 위한 것이고 datetime과 time은 이름에서도 알 수 있듯이 날짜와
시간을 사용하기 위한 것으로 print를 하거나 수행 시간을 체크하기 위한 용도로 import 하였다. 마지막 2줄도 생략

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

tf.app.flags.DEFINE_string('train_dir', '/tmp/cifar10_train',
                           """Directory where to write event logs """
                           """and checkpoint.""")
tf.app.flags.DEFINE_integer('max_steps', 1000000,
                            """Number of batches to run.""")
tf.app.flags.DEFINE_boolean('log_device_placement', False,
                            """Whether to log device placement.""")
tf.app.flags.DEFINE_integer('log_frequency', 10,
                            """How often to log results to the console.""")


FLAG 역시 이전 포스팅에서 설명을 하였는데 그 아래 tf.app.flags.DEFINE_XXX로 지정한 이름으로 그 값을
사용할 수 있다. 즉, FLAG.train_dir은 '/tmp/cifar10_train’라는 값을 가지고 있게 된다. 두 번째 줄에 보면 학습
step을 1000000회로 설정하였다.


train()

# 학습을 실행시키는 함수
def train():
  """Train CIFAR-10 for a number of steps."""

# with tf.Graph().as_default() 문장은 지금까지 만들었던 모든 그래프 구성 요소(operation과 tensor들)을
# 하나의 전역 Graph 안에서 사용하겠다는 의미이다.  
  with tf.Graph().as_default():
# global_step은 학습의 step 카운트를 자동으로 관리해주는 tensor로 사용자가 별도로 step을 카운트
# 할 필요가 없이 이 global_step을 이용하면 된다.
    global_step = tf.train.get_or_create_global_step()

    # Get images and labels for CIFAR-10.
    # Force input pipeline to CPU:0 to avoid operations sometimes ending up on
    # GPU and resulting in a slow down.
# 학습을 수행할 장치를 지정. 첫 번째 CPU를 사용하도록 지정하고 있다. GPU를 사용하는 방법은
# cifar10_multi_gpu_train.py 소스를 참조하면 된다. 비록 multi gpu를 사용하는 소스지만...-.-
    with tf.device('/cpu:0'):
# 학습에 사용할 미니 배치 크기의 image와 label을 가져온다.
# 자세한 내용은 cifar10.py 소스의 distorted_inputs함수 참조
# http://mazdah.tistory.com/814
      images, labels = cifar10.distorted_inputs()

    # Build a Graph that computes the logits predictions from the
    # inference model.
# 학습 모델 생성. 자세한 내용은 cifar10.py 소스의 inference함수 참조
# http://mazdah.tistory.com/814
    logits = cifar10.inference(images)

    # Calculate loss.
# 손실값 계산. 자세한 내용은 cifar10.py 소스의 loss함수 참조
# http://mazdah.tistory.com/814
    loss = cifar10.loss(logits, labels)

    # Build a Graph that trains the model with one batch of examples and
    # updates the model parameters.
# 실제 학습을 수행할 operation 생성. 자세한 내용은 cifar10.py 소스의 loss함수 참조
# http://mazdah.tistory.com/814
    train_op = cifar10.train(loss, global_step)

# 아래 나오는 tf.train.MonitoredTrainingSession에 사용하기 위한 로그 hooker
# MonitoredTrainingSession.run() 호출에 대한 로그들을 hooking하는 역할을 한다.
# Pythons에서는 클래스 선언 시 ( )안에는 상속할 클래스를 지정한다. 즉, _LoogerHook 클래스는
# tf.train.SessionRunHook 클래스를 상속하여 만들어지게 되며 정의된 함수들은 이 클래스의
# 함수들을 Overriding해서 구현한 함수들이다.
    class _LoggerHook(tf.train.SessionRunHook):
      """Logs loss and runtime."""

# session을 이용할 때 처음 한 번 호출되는 함수
      def begin(self):
        self._step = -1
        self._start_time = time.time()

# run() 함수가 호출되기 전에 호출되는 함수
      def before_run(self, run_context):
        self._step += 1
        return tf.train.SessionRunArgs(loss)  # Asks for loss value.

# run() 함수가 호출된 후에 호출되는 함수
      def after_run(self, run_context, run_values):
        if self._step % FLAGS.log_frequency == 0:
          current_time = time.time()
          duration = current_time - self._start_time
          self._start_time = current_time

          loss_value = run_values.results
          examples_per_sec = FLAGS.log_frequency * FLAGS.batch_size / duration
          sec_per_batch = float(duration / FLAGS.log_frequency)

          format_str = ('%s: step %d, loss = %.2f (%.1f examples/sec; %.3f '
                        'sec/batch)')
          print (format_str % (datetime.now(), self._step, loss_value,
                               examples_per_sec, sec_per_batch))

# 분산 환경에서 학습을 실행할 때 사용하는 Session. 분산 환경에 대한 지원을 해준다.
# (Hook를 이용한 로그 관리, 오류 발생시 복구 처리 등)
    with tf.train.MonitoredTrainingSession(
        checkpoint_dir=FLAGS.train_dir,
        hooks=[tf.train.StopAtStepHook(last_step=FLAGS.max_steps),
               tf.train.NanTensorHook(loss),
               _LoggerHook()],
        config=tf.ConfigProto(
            log_device_placement=FLAGS.log_device_placement)) as mon_sess:
      while not mon_sess.should_stop():
# 드디어 마무리~ 학습 operation을 실제로 수행시킨다.
        mon_sess.run(train_op)



main(argv=None)

# CIFAR-10 데이터를 다운로드 받아 저장. cifar10.py 소스 참조
#  http://mazdah.tistory.com/814
cifar10.maybe_download_and_extract()

# 학습 수행 중의 로그를 저장할 디렉토리 생성. 기존에 동일 디렉토리가 있다면 삭제 후 생성.
if tf.gfile.Exists(FLAGS.train_dir):
  tf.gfile.DeleteRecursively(FLAGS.train_dir)
tf.gfile.MakeDirs(FLAGS.train_dir)

# 학습 시작
train()



정리


소스 길이에 비해 분석하는 데 너무 많은 시간이 걸렸다…ㅠ.ㅠ
지난 포스팅에서도 언급한 것처럼 매개 변수나 리턴값들이 모두 tensor 형태이고 TensorFlow의 API 문서에 있는
내용들이 수학적인 내용을 많이 포함하고 있어 다른 언어나 프레임워크의 문서를 읽는 해석하는 것에 비해 원문
해석도 꽤나 어려웠다.


포스팅한 내용에 부정확한 내용이 있을지도 모르겠기에 일단 CIFAR-10 예제 코드를 실제로 돌려보고
그 중간 로그나 결과 값들과 비교해가면서 다시 한 번 찬찬히 살펴볼 필요가 있을 것 같다. 그리고 추후에 이 소스에 
쓰인 API들을 별도로 정리해보겠다.


소스 중에는 아직 평가를 위한 cifar10_eval.py이 남아있는데 요건 우선 학습 관련 내용을 마무리하고 
진행해보도록 하겠다.

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소스코드로 텐서플로우 맛보기 : [CNN] CIFAR-10


지난 포스팅에서 살펴보았던 cifar10_input.py는 데이터를 불러와서 이미지를 임의 조작한 후 배치 사이즈 크기로
나누어 담아 리턴해주는 기능을 하였다. 전체 프로세스의 가장 첫 단계라고도 할 수 있다.


오늘 살펴볼 cifar10.py는 가장 핵심적인 소스로 모델과 네트워크를 구성하는 내용이 주를 이루고 있다.
그만큼 코드의 길이도 전체 소스 중 가장 길다.


차근차근 살펴보도록 하자.


cifar10.py

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

지난 포스팅과 마찬가지로 위 3줄의 import 문은 python 2와 3의 호환성을 위한 것이다.


# OS의 자원을 사용할 수 있게 해주는 모듈
import os
# 정규표현식을 사용할 수 있게 해주는 모듈
import re
# python interpreter에 의해 관리되는 변수나 함수에 접근할 수 있도록 해주는 모듈
import sys
# tar 압축을 핸들링할 수 있게 해주는 모듈
import tarfile

여러 다양한 기능을 사용할 수 있게 해주는 import문들이다. os, sys, tarfile 등은 원격으로 cifar10 데이터셋을
다운로드 받기 위해 쓰인다.


# six 모듈은 python 2와 3의 함수를 함께 사용할 수 있도록 해줌. urllib는 URL 관련 모듈로 역시
# 데이터 셋 다운로드에 사용된다.
from six.moves import urllib
#텐서플로우 모듈
import tensorflow as tf

# 지난 포스팅에서 살펴본 cifar10_input.py 참조
import cifar10_input

몇가지 모듈이 추가로 import 되었으나 대부분 CIFAR10 데이터 셋을 원격으로 다운로드 받기 위한 것으로 이미
별도로 데이터 셋을 다운로드 받아두었다면 무시해도 좋을 것이다.


소스 앞부분에 영문으로 중요한 함수에 대한 설명이 주석으로 달려있다. 일단 간단하게 그 내용을 살펴보면 
다음과 같다.


  • inputs, labels = distorted_inputs( )
    : 학습에 사용할 데이터를 불러온다. 이 함수 안에서 cifar10_input.py에 있는 distorted_inputs( )
    함수를 호출하여 처리한다.
  • predictions = inference(inputs)
    : 파라미터로 전달되는 모델(inputs)에 대한 추론을 계산하여 추측한다.
  • loss = loss(predictions, labels)
    : 해당 라벨에 대해 예측값에 대한 총 손실 값을 구한다.
  • train_op = train(loss, global_step)
    : 학습을 수행한다.


위의 4개 함수가 가장 핵심적인 내용이라 할 수 있다.
이제 전체 코드를 차근차근 살펴보자.


# tf.app.flags.FLAGS는 상수의 성격을 갖는 값을 관리하는 기능을 한다.
# tf.app.flags.DEFINE_xxx 함수를 이용하여 첫 번째 파라미터에 사용할 이름을 넣고
# 두 번째 파라미터에 사용할 값을 설정하면 이후 'FLAGS.사용할 이름' 형식으로 그 값을
# 사용할 수 있다. 아래 첫 번째 코드의 경우 FLAGS.batch_size라는 코드로 128이라는 값을
# 사용할 수 있다.
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

# Basic model parameters.
tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size', 128,
                            """Number of images to process in a batch.""")
tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', '/tmp/cifar10_data',
                           """Path to the CIFAR-10 data directory.""")
tf.app.flags.DEFINE_boolean('use_fp16', False,
                            """Train the model using fp16.""")

# Global constants describing the CIFAR-10 data set.
# cifar10_input.py에 정의되어있던 값들
IMAGE_SIZE = cifar10_input.IMAGE_SIZE  #24
NUM_CLASSES = cifar10_input.NUM_CLASSES  #10
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN = cifar10_input.NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN  #50000
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = cifar10_input.NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL #10000


# Constants describing the training process.
# tf.train.ExponentialMovingAverage에서 사용할 가중치 값
MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.9999     # The decay to use for the moving average.
# 학습 속도 감소 후의 epoch 수
NUM_EPOCHS_PER_DECAY = 350.0      # Epochs after which learning rate decays.
# 학습률 감소를 위한 변수
LEARNING_RATE_DECAY_FACTOR = 0.1  # Learning rate decay factor.
# 초기 학습률
INITIAL_LEARNING_RATE = 0.1       # Initial learning rate.


음…수학을 깊이 들어가긴 싫지만 얼레벌레 그냥 넘어가는 것도 그러니 몇 가지 개념은 좀 알아보고 가자.


Exponential Moving Average

우선 이동평균(Moving Average)라는 것은 특정 기간동안 내에 측정된 값의 평균을 의미한다.
이 이동평균에는 단순이동평균, 가중이동평균, 그리고 여기서 사용하는 지수이동평균이 있는데
이 지수이동평균은 가장 최근 값에 더 큰 가중치를 두어 평균을 계산하는 방식이라고 한다.


일단 위 코드 중 MOVING_AVERAGE_DECAY 이후의 설정들은 모두 학습률 조정을 위한 것으로
train( ) 함수에서 사용을 하게 된다. 기본적으로 학습이 진행됨에 따라 학습률을 기하급수적으로 감소시켜
나가는 방법을 취하고 있다. 자세한 내용은 train( ) 함수 설명에서 다시 한 번 분석해보자.


# If a model is trained with multiple GPUs, prefix all Op names with tower_name
# to differentiate the operations. Note that this prefix is removed from the
# names of the summaries when visualizing a model.
# 멀티 GPU를 사용하여 병렬 처리할 때 작업 이름을 구분하기 위한 구분자...언제 써볼 수 있을까...ㅠ.ㅠ
TOWER_NAME = 'tower'

# CIFAR-10의 데이터 경로
DATA_URL = 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz'


이제부터는 함수를 하나 하나 살펴보도록 하겠다.


_activation_summary(x)

# 이 함수는 전체적으로 각 레이어들을 텐서 보드에 시각화하기 위한 summary를 만드는 작업을 한다.
"""Helper to create summaries for activations.
  Creates a summary that provides a histogram of activations.
  Creates a summary that measures the sparsity of activations.
  Args:
    x: Tensor
  Returns:
    nothing
  """
  # Remove 'tower_[0-9]/' from the name in case this is a multi-GPU training
  # session. This helps the clarity of presentation on tensorboard.
  tensor_name = re.sub('%s_[0-9]*/' % TOWER_NAME, '', x.op.name)
  tf.summary.histogram(tensor_name + '/activations', x)
  tf.summary.scalar(tensor_name + '/sparsity',
                                       tf.nn.zero_fraction(x))


_variable_on_cpu(name, shape, initializer)

# 파라미터로 전달받은 값을 이용하여 CPU를 이용하여 처리할 변수를 생성
"""Helper to create a Variable stored on CPU memory.
  Args:
    name: name of the variable
    shape: list of ints
    initializer: initializer for Variable
  Returns:
    Variable Tensor
  """
# 0번째 CPU를 사용하겠다고 지정
  with tf.device('/cpu:0'):
# python의 3항 연산 FLAGS.use_fp16이 true이면 tf.float16을 사용하고 false이면 
# else 뒤의 tf.float32를 사용. 이 코드에서는 FLAGS.use_fp16를 false로 설정했으므로
# tf.float32를 사용하게 됨
    dtype = tf.float16 if FLAGS.use_fp16 else tf.float32
# 파라미터로 전달된 변수가 이미 존재하면 재활용하고 존재하지 않으면 새로 만든다.
# 참고로 tf.Variable는 무조건 새로운 변수를 만든다. 자세한 사용법은 아래 링크 참조
# https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/how_tos/variable_scope/
    var = tf.get_variable(name, shape, initializer=initializer, dtype=dtype)
  return var


_variable_with_weight_decay(name, shape, stddev, wd)

# 위의 _variable_on_cpu(name, shape, initializer) 함수를 이용하여 정규화 처리를 한 변수를 생성.
"""Helper to create an initialized Variable with weight decay.
  Note that the Variable is initialized with a truncated normal distribution.
  A weight decay is added only if one is specified.
  Args:
    name: name of the variable
    shape: list of ints
    stddev: standard deviation of a truncated Gaussian
    wd: add L2Loss weight decay multiplied by this float. If None, weight
        decay is not added for this Variable.
  Returns:
    Variable Tensor
  """
# 데이터 타입 설정
# 세 번째 파라미터는 초기화 함수를 리턴하여 넘기는 것으로 truncated_normal_initializer는
# 정규분포 기반의 초기화 함수로 표준편차의 양 끝단을 잘라낸 값으로 새로운 정규분포를 만들어 
# 초기화 한다.
  dtype = tf.float16 if FLAGS.use_fp16 else tf.float32
  var = _variable_on_cpu(
      name,
      shape,
      tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev, dtype=dtype))

# L2 정규화 처리를 위한 코드. wd(아마도 Weight Decay)값이 None이 아닌 경우 if문
# 안의 코드를 수행하여 정규화 처리를 하고 그래프에 추가한다.
# tf.nn.l2_loss는 전달받은 텐서의 요소들의 제곱의 합을 2로 나누어 리턴한다.
  if wd is not None:
    weight_decay = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), wd, name='weight_loss')
    tf.add_to_collection('losses', weight_decay)
  return var


위 함수들은 실제로 학습을 진행하면서 결과 값을 예측하는 과정에 사용되는 함수들이다.
자세한 내용들은 올바른 예측을 하기 위한 알고리즘을 구성하는 수학적인 내용이 포함되어있어
당장에는 이해가 쉽지 않다. 예를 들어 tf.truncated_normal_initializer의 경우 정규분포
그래프에서 2개 이상의 표준편차를 제거한 값들로 새롭게 만들어진 그래프로 초기화 한다고 해석이
되는데 사실 내용자체도 이해가 되지 않고 더 심각한 것은 수학적 개념이 포함된 영어를 해석하자니
제대로 해석이 되었는지도 모르겠다…ㅠ.ㅠ 일단은 학습을 최적화 시키고자 하는 목적으로 이러한
장치들을 사용한다는 것만 알아두면 되겠다.


distorted_inputs()

# cifar10_input.py에 있는 같은 이름의 함수를 이용하여 학습할 데이터를 불러온다.
"""Construct distorted input for CIFAR training using the Reader ops.
  Returns:
    images: Images. 4D tensor of [batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3] size.
    labels: Labels. 1D tensor of [batch_size] size.
  Raises:
    ValueError: If no data_dir
  """

# 데이터 경로가 지정되어있지 않으면 에러~
  if not FLAGS.data_dir:
    raise ValueError('Please supply a data_dir')

# 데이터 경로를 조합하여 최종적으로 사용할 이미지와 라벨을 가져옴
  data_dir = os.path.join(FLAGS.data_dir, 'cifar-10-batches-bin')
  images, labels = cifar10_input.distorted_inputs(data_dir=data_dir,
                                                  batch_size=FLAGS.batch_size)

# FLAGS.use_fp16 값이 true이면 이미지와 라벨 텐서의 요소들을 tf.float16 타입으로 형변환 한다.
# 하지만 코드에는 False로 지정되어있으므로 무시.
  if FLAGS.use_fp16:
    images = tf.cast(images, tf.float16)
    labels = tf.cast(labels, tf.float16)
  return images, labels


inputs(eval_data)

# 역시 cifar10_input.py에 있는 같은 이름의 함수를 이용하여 평가할 데이터를 불러온다.
# eval_data라는 파라미터가 추가된 것 외에는 distorted_inputs 함수와 내용 동일
"""Construct input for CIFAR evaluation using the Reader ops.
  Args:
    eval_data: bool, indicating if one should use the train or eval data set.
  Returns:
    images: Images. 4D tensor of [batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3] size.
    labels: Labels. 1D tensor of [batch_size] size.
  Raises:
    ValueError: If no data_dir
  """
  if not FLAGS.data_dir:
    raise ValueError('Please supply a data_dir')
  data_dir = os.path.join(FLAGS.data_dir, 'cifar-10-batches-bin')
  images, labels = cifar10_input.inputs(eval_data=eval_data,
                                        data_dir=data_dir,
                                        batch_size=FLAGS.batch_size)
  if FLAGS.use_fp16:
    images = tf.cast(images, tf.float16)
    labels = tf.cast(labels, tf.float16)
  return images, labels


inference(images)

# 이 소스의 핵심으로 예측을 위한 모델을 구성하는 함수
"""Build the CIFAR-10 model.
  Args:
    images: Images returned from distorted_inputs() or inputs().
  Returns:
    Logits.
  """
  # We instantiate all variables using tf.get_variable() instead of
  # tf.Variable() in order to share variables across multiple GPU training runs.
  # If we only ran this model on a single GPU, we could simplify this function
  # by replacing all instances of tf.get_variable() with tf.Variable().
  #
  # conv1
# convolution 레이어 1
  with tf.variable_scope('conv1') as scope:
# 커널(필터) 초기화 : 5 X 5 크기의 3채널 필터를 만들며 64개의 커널을 사용한다.
    kernel = _variable_with_weight_decay('weights',
                                         shape=[5, 5, 3, 64],
                                         stddev=5e-2,
                                         wd=None)
    conv = tf.nn.conv2d(images, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')


이 부분은 CNN의 핵심이며 가장 중요한 부분이므로 좀 더 상세하게 알아보자.
일단 필터(커널보다 친숙하므로 앞으로는 ‘필터’로만 표기하겠다. 또한 원칙적으로는 bias까지 +되어야 완성된
필터라 할 수 있으나 우선은 bias를 무시하고 생각해보자)가 하는 역할이 무엇인지부터 알아보면 말 그대로 
이미지에서 지정된 영역의 특징만을 ‘걸러내는’ 역할을 한다. 


그러면 어떤 방식으로 특징을 걸러내는가?
바로 머신러닝이나 딥러닝을 처음 배울때 배웠던 xW + b의 함수를 사용해서 처리한다. 일단 bias는 무시하기로
했으니 xW만 생각해본다면 입력받은 이미지에서 필터와 겹치는 부분을 x라 보고 해당 위치의 필터를 W라 보아
x1* W1 + x2 * W2 + … + xn * Wn이 되는 것이다. 만약 3 X 3 필터를 사용하였다면 아래와 같이 계산할 수
있다.


x1 * W1 + x2 * W2 + x3 * W3 + ... x9 * W9


여기에 만일 입력 채널(이미지의 색상 채널)이 3이라면 각 채널마다 위의 계산을 적용한 후 각 채널별 출력값을
최종 더해서 하나의 feature map을 만들게 된다. 결국 하나의 필터가 하나의 feature map을 만들게 되므로
만일 필터를 여러개 사용한다면 feature map의 개수도 필터의 개수와 동일하게 만들어지고 이 수가 곧 
feature map의 채널이 된다(그리고 이 각각의 채널에 bias를 +하게 된다). 


이 내용을 이해 못해 수없이 구글링을 했으나 적절한 자료를 찾지 못했는데 아래 이미지를 보고 쉽게 이해할 수 있었다.


CNN Filter feature map

이미지 출처 : http://taewan.kim/post/cnn/


이 코드를 가지고 계산을 해보면 24 X 24 크기의 3채널 이미지를 입력으로 받아 5 X 5 크기의 3채널 필터 64개를
사용하고 padding이 원본 크기와 동일한 출력이 나오도록 SAME으로 지정되었으므로 24 X 24 크기에 64 채널을
가진 출력이 나올 것이다. 여기에 배치 사이즈가 128이므로 최종 출력 텐서의 shape는 [128, 24, 24, 64]가 된다.


# 바이어스 초기화
# 채널의 개수가 64개이므로 bias도 64개 설정. biases는 64개의 요소가 0.0으로 채워진
# vector
    biases = _variable_on_cpu('biases', [64], tf.constant_initializer(0.0))

# 가중치 + 바이어스. biases는 conv의 마지막 차수와 일치하는 1차원 텐서여야 한다.
    pre_activation = tf.nn.bias_add(conv, biases)

# 활성화 함수 추가
    conv1 = tf.nn.relu(pre_activation, name=scope.name)

# 텐서 보드에서 확인하기 위한 호출
    _activation_summary(conv1)

  # pool1
# 풀링 레이어 1
# pooling은 간단하게 말해 이미지를 축소하는 단계로 필터로 주어진 영역 내에서 특정한 값(평균,최대,최소)을
뽑아내는 작업이다. 일단 최대값을 뽑는 것이 가장 성능이 좋다고 하여 max pooling을 주로 사용한단다.
# 이 코드에서는 필터 크기가 3 X 3이므로 이 영역에서 가장 큰 값만을 뽑아 사용한다. stride는 2를 사용한다.
  pool1 = tf.nn.max_pool(conv1, ksize=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                         padding='SAME', name='pool1')
  # norm1
# local response normalization라는 정규화 처리인데 ReLu 사용시 에러율 개선에 
# 효과가 있다고 하는데 이 부분은 좀 더 확인이 필요함
  norm1 = tf.nn.lrn(pool1, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75,
                    name='norm1')

  # conv2
# convolution 레이어 2
  with tf.variable_scope('conv2') as scope:
    kernel = _variable_with_weight_decay('weights',
                                         shape=[5, 5, 64, 64],
                                         stddev=5e-2,
                                         wd=None)
    conv = tf.nn.conv2d(norm1, kernel, [1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    biases = _variable_on_cpu('biases', [64], tf.constant_initializer(0.1))
    pre_activation = tf.nn.bias_add(conv, biases)
    conv2 = tf.nn.relu(pre_activation, name=scope.name)
    _activation_summary(conv2)

  # norm2
# local response normalization 2
  norm2 = tf.nn.lrn(conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75,
                    name='norm2')
  # pool2
# 풀링 레이어 2
  pool2 = tf.nn.max_pool(norm2, ksize=[1, 3, 3, 1],
                         strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME', name='pool2')

  # local3
# fully connected layer 
  with tf.variable_scope('local3') as scope:
    # Move everything into depth so we can perform a single matrix multiply.
    reshape = tf.reshape(pool2, [FLAGS.batch_size, -1])
    dim = reshape.get_shape()[1].value
    weights = _variable_with_weight_decay('weights', shape=[dim, 384],
                                          stddev=0.04, wd=0.004)
    biases = _variable_on_cpu('biases', [384], tf.constant_initializer(0.1))
    local3 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshape, weights) + biases, name=scope.name)
    _activation_summary(local3)

  # local4
# fully connected layer 2
  with tf.variable_scope('local4') as scope:
    weights = _variable_with_weight_decay('weights', shape=[384, 192],
                                          stddev=0.04, wd=0.004)
    biases = _variable_on_cpu('biases', [192], tf.constant_initializer(0.1))
    local4 = tf.nn.relu(tf.matmul(local3, weights) + biases, name=scope.name)
    _activation_summary(local4)

  # linear layer(WX + b),
  # We don't apply softmax here because
  # tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits accepts the unscaled logits
  # and performs the softmax internally for efficiency.
# softmax layer
  with tf.variable_scope('softmax_linear') as scope:
    weights = _variable_with_weight_decay('weights', [192, NUM_CLASSES],
                                          stddev=1/192.0, wd=None)
    biases = _variable_on_cpu('biases', [NUM_CLASSES],
                              tf.constant_initializer(0.0))
    softmax_linear = tf.add(tf.matmul(local4, weights), biases, name=scope.name)
    _activation_summary(softmax_linear)

  return softmax_linear


이 함수의 코드는 Convolutional layer > ReLu layer > Pooling Layer > Norm layer > Convolutional layer 
> ReLu layer > Norm layer > Pooling layer > Fully connected layer > Fully connected layer > 
Softmax layer의 순으로 구성이 되어있는데 이 중 Norm layer가 정확히 어떤 역할을 하는지는 아직 잘 모르겠다.
일단 ReLu를 보조하는 것 같은데 더 알아봐야겠다.


loss(logits, labels)

# 손실 값 계산을 위한 함수
# 아래 주석에서 보이듯 logits 파라미터는 inference() 함수의 리턴 값이고 labels는 distorted_input()
# 또는 input() 함수의 리턴 튜플 중 labels 부분이다. cross entropy를 이용하여 loss를 구한다.
"""Add L2Loss to all the trainable variables.
  Add summary for "Loss" and "Loss/avg".
  Args:
    logits: Logits from inference().
    labels: Labels from distorted_inputs or inputs(). 1-D tensor
            of shape [batch_size]
  Returns:
    Loss tensor of type float.
  """
  # Calculate the average cross entropy loss across the batch.
# 여기서는 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 함수가 사용되고 있는데
# softmax_cross_entropy_with_logits와의 차이라면 softmax_cross_entropy_with_logits
# 함수가 확률분포를를 따른다면 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits는 독점적인 확률로
# label이 주어진다고 하는데...무슨 의미인지 잘 모르겠다...ㅠ.ㅠ 확인이 필요한 내용
  labels = tf.cast(labels, tf.int64)
  cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
      labels=labels, logits=logits, name='cross_entropy_per_example')
  cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='cross_entropy')
  tf.add_to_collection('losses', cross_entropy_mean)

  # The total loss is defined as the cross entropy loss plus all of the weight
  # decay terms (L2 loss).
  return tf.add_n(tf.get_collection('losses'), name='total_loss')


_add_loss_summaries(total_loss)

# 텐서 보드에 손실값 표시를 위해 손실 값에 대한 summary 추가하고
# 손실값들의 이동 평균을 구하여 리턴. 여기서 사용하는 이동 평균은 가장 최근 값에 가중치를 두는
# tf.train.ExponentialMovingAverage을 사용하여 구한다.
"""Add summaries for losses in CIFAR-10 model.
  Generates moving average for all losses and associated summaries for
  visualizing the performance of the network.
  Args:
    total_loss: Total loss from loss().
  Returns:
    loss_averages_op: op for generating moving averages of losses.
  """
  # Compute the moving average of all individual losses and the total loss.
  loss_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9, name='avg')
  losses = tf.get_collection('losses')
  loss_averages_op = loss_averages.apply(losses + [total_loss])

  # Attach a scalar summary to all individual losses and the total loss; do the
  # same for the averaged version of the losses.
  for l in losses + [total_loss]:
    # Name each loss as '(raw)' and name the moving average version of the loss
    # as the original loss name.
    tf.summary.scalar(l.op.name + ' (raw)', l)
    tf.summary.scalar(l.op.name, loss_averages.average(l))

  return loss_averages_op


train(total_loss, global_step)

# 학습을 실행시키는 함수
"""Train CIFAR-10 model.
  Create an optimizer and apply to all trainable variables. Add moving
  average for all trainable variables.
  Args:
    total_loss: Total loss from loss().
    global_step: Integer Variable counting the number of training steps
      processed.
  Returns:
    train_op: op for training.
  """
  # Variables that affect learning rate.
# 미리 정의한 변수들을 이용하여 러닝 rate를 조정할 파라미터를 결정한다. 
  num_batches_per_epoch = NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN / FLAGS.batch_size
  decay_steps = int(num_batches_per_epoch * NUM_EPOCHS_PER_DECAY)

  # Decay the learning rate exponentially based on the number of steps.
# 학습 step이 증가할 수록 러닝 rate를 기하급수적으로 감소시키도록 처리한다.
# tf.train.exponential_decay 함수는 아래 식의 결과를 리턴한다.
# INITIAL_LEARNING_RATE * LEARNING_RATE_DECAY_FACTOR ^ (global_step / decay_steps)
  lr = tf.train.exponential_decay(INITIAL_LEARNING_RATE,
                                  global_step,
                                  decay_steps,
                                  LEARNING_RATE_DECAY_FACTOR,
                                  staircase=True)
  tf.summary.scalar('learning_rate', lr)

  # Generate moving averages of all losses and associated summaries.
  loss_averages_op = _add_loss_summaries(total_loss)

# Optimizer 설정 및 텐서 보드에 표시하기 위한 summary 생성 후 추가
  # Compute gradients.
  with tf.control_dependencies([loss_averages_op]):
    opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr)
    grads = opt.compute_gradients(total_loss)

  # Apply gradients.
  apply_gradient_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step)

  # Add histograms for trainable variables.
  for var in tf.trainable_variables():
    tf.summary.histogram(var.op.name, var)

  # Add histograms for gradients.
  for grad, var in grads:
    if grad is not None:
      tf.summary.histogram(var.op.name + '/gradients', grad)

  # Track the moving averages of all trainable variables.
  variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(
      MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
  variables_averages_op = variable_averages.apply(tf.trainable_variables())

# tf.control_dependencies 함수는 오퍼레이션간의 의존성을 지정하는 함수로 with와 함께
# 사용하면 파라미터로 전달된 오퍼레이션이 우선 수행된 뒤 다음 문장, 여기서는 with문 아래 있는
# train_op = tf.no_op(name='train')이 수행된다. 
  with tf.control_dependencies([apply_gradient_op, variables_averages_op]):
    train_op = tf.no_op(name='train')

# 이미 알다시피 여기까지는 그저 그래프를 만든 것 뿐, 이제 tf.Session을 통해 run을 하면
# 이전까지 구성된 그래프가 실행된다. 실제로 실행시키는 내용은 cifar10_tranin.py에 들어있다. 
  return train_op


maybe_download_and_extract()

# 웹사이트로부터 CIFAR-10 데이터 셋을 다운로드 받아 사용할 경로에 압축을 풀게 하는 함수
# 이미 별도로 데이터 셋을 받아놓은 경우는 필요 없음
"""Download and extract the tarball from Alex's website."""
  dest_directory = FLAGS.data_dir
  if not os.path.exists(dest_directory):
    os.makedirs(dest_directory)
  filename = DATA_URL.split('/')[-1]
  filepath = os.path.join(dest_directory, filename)
  if not os.path.exists(filepath):
    def _progress(count, block_size, total_size):
      sys.stdout.write('\r>> Downloading %s %.1f%%' % (filename,
          float(count * block_size) / float(total_size) * 100.0))
      sys.stdout.flush()
    filepath, _ = urllib.request.urlretrieve(DATA_URL, filepath, _progress)
    print()
    statinfo = os.stat(filepath)
    print('Successfully downloaded', filename, statinfo.st_size, 'bytes.')
  extracted_dir_path = os.path.join(dest_directory, 'cifar-10-batches-bin')
  if not os.path.exists(extracted_dir_path):
    tarfile.open(filepath, 'r:gz').extractall(dest_directory)


정리


핵심적인 내용들이 대부분 들어있는 소스이다보니 잊어버린 내용 되찾으랴 또 생소한 API 확인하랴 시간이
많이 걸렸다.


단지 시간만 많이 걸린 것이면 그나마 다행이지만 꽤 많은 부분을 이해하지 못한다는 것은 참으로 난감한 일이
아닐 수 없다…ㅠ.ㅠ 그래도 기본적인 CNN의 흐름을 따라 어찌어찌 정리는 했지만 여전히 확인해야 할 내용들이
많이 남아있다. 특히나 API의 경우 기본적으로 파라미터나 리턴 값들이 텐서를 기반으로 하고 있는데다가 설명
또한 수학적인 내용이나 용어들을 포함하고 있다보니 java나 python 같은 프로그래밍 언어의 API 문서를
대하는 것과는 그 이해의 차원이 다르다.


일단 중요한 고비는 넘겼으니 다음 포스팅에서 학습을 진행하기 위한 메인 소스인 cifar10_train.py를
살펴보고 그 다음 마지막으로 cifar10_eval.py를 살펴본 후 이 소스 코드에 등장했던 API들을 모두
차근차근 번역해봐야겠다.

블로그 이미지

마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^





목차

1. 소스코드로 텐서플로우 맛보기 : [CNN] CIFAR-10 ~ cifar10_input.py (이번 글)





소스코드로 텐서플로우 맛보기 : [CNN] CIFAR-10


나름 직장 동료들과 열심히 공부를 하고 있고 또 이 딥러닝이라는 분야의 공부를 시작한지도 어언 1년이 다되간다.
하지만 한 때 유행했던 유머처럼 ‘딥러닝을 글로만 배웠어요~’인 상태이다보니 제대로 뭔가를 알고 있는 것인지
감조차 오지 않았다. 그래서 이제야 비로소 예제 코드를 돌려보기로 했다. 


다만 그저 샘플 소스를 다운로드 받고 실행하고 끝! 하는 것이 아닌 적어도 소스 코드가 어떤 의미인지는 알고
돌려보기로 했다. 그 시작으로 CNN쪽에 있는 CIFAR-10 예제를 대상으로 삼았다.


처음에는 함께 공부하는 직장 동료들과 직독직해 식으로 소스를 분석해보려고 했으나…
이런 상황을 ‘자만심 오졌다리~’라고 표현해야 하나…처음 import부터 막혀서 쩔쩔매다가 일단 내가
분석을 좀 하고 내용을 공유하기로 한 것이다.


이러한 형편이니 혹시라도 잘못된 내용이 있으면 따끔한 충고 부탁드린다…^^;;


cifar10_input.py


# sys.path 상의 가장 상위 모듈을 import 하는 것을 보장해 줌. 
from __future__ import absolute_import
# /연산자와 더불어 // 연산자 사용 가능, / 연산자는 실수형을 리턴, // 연산자는 몫 부분만 정수로 리턴
from __future__ import division
# print 함수에 ()를 사용할 수 있게 함
from __future__ import print_function


__future __의 의미 : Python 2에서 Python 3 함수를 사용할 수 있게 해줌
위의 3줄은 Python 2와 Python 3의 호환성을 위한 import이다.


# OS의 자원을 사용할 수있게 해주는 모듈
import os

# six(2 * 3)는 Python 2와 Python 3에서 차이나는 함수들을 함께 사용할 수 있게 해줌
# xrange는 3에서는 range
from six.moves import xrange  # pylint: disable=redefined-builtin
# 아기다리고기다리던 텐서플로우
import tensorflow as tf


데이터를 읽어들이기 위해 OS 자원을 사용하도록 해주고 range의 하위호환성을 위해 xrange를 import 했으며
마지막으로 텐서플로우를 import 함


IMAGE_SIZE = 24


32 X 32 사이즈의 이미지를 랜덤하게 24 X 24 사이즈로 Corp함으로써 전체 데이터셋의 크기가 커진다.


NUM_CLASSES = 10
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN = 50000
NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = 10000


CIFAR-10 데이터 셋 관련 상수로 총 10개의 클래스(비행기, 자동차, 새, 고양이, 사슴, 개, 개구리, 말, 배, 트럭)가
있으며 학습을 위한 데이터 50000건 테스트를 위한 데이터 10000건으로 구성된다.


이 파일에는 총 4개의 함수가 있으며 각각 다음과 같다.

  • read_cifar10(filename_queue) : 파일 이름 목록을 받아와 CIFAR-10의 바이너리 데이터를 읽고 파싱하여 단일 오브젝트 형태로 반환한다. 이 오브젝트에는 height, width, depth, key, label, uint8image 등의 필드가 있다.
  • _generate_image_and_label_batch(image, label, min_queue_examples, batch_size, shuffle) : image와 label들을 담은 배치용 queue를 만들어 리턴한다.
  • distorted_inputs(data_dir, batch_size) : 데이터셋 확대를 위한 이미지 왜곡 작업을 진행한다.
    read_cifar10 함수를 호출하여 그 리턴 값을 가지고 작업한다. 학습 시 사용.
  • inputs(eval_data, data_dir, batch_size) : 평가를 위한 input에 사용하며 역시 read_cifar10
    함수를 호출하여 사용하며 Crop 외에 다른 조작은 하지 않는다. 


이미 코드에 영문 주석이 다 있지만 추가로 한글 주석을 추가하며 알아보자.


distorted_inputs(data_dir, batch_size)

def distorted_inputs(data_dir, batch_size):
  """Construct distorted input for CIFAR training using the Reader ops.
  Args:
    data_dir: Path to the CIFAR-10 data directory.
    batch_size: Number of images per batch.
  Returns:
    images: Images. 4D tensor of [batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3] size.
    labels: Labels. 1D tensor of [batch_size] size.
  """

# os.path.join 함수는 전달받은 파라미터를 이어 새로운 경로를 만드는 함수
# 아래 코드는 이 함수에서 파라미터로 받은 data_dir 경로와 그 경로 아래에 있는
# CIFAR-10의 이미지 파일이 담긴 data_batch_1.bin ~ data_batch_5.bin의
# 5개 파일에 대한 전체 경로를 요소로 하는 벡터(텐서)를 만드는 것이다.
  filenames = [os.path.join(data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i)
               for i in xrange(1, 6)]

# 만일 배열 내에 파일 경로가 없으면 에러 발생
  for f in filenames:
    if not tf.gfile.Exists(f):
      raise ValueError('Failed to find file: ' + f)

# string_input_producer 함수는 필수 파라미터인 첫 번째 파라미터에 string 타입의 요소로 만들어진 
# 텐서 타입을 받아서 각 요소 문자열로 구성된 Queue 형태로 리턴을 해준다.
  # Create a queue that produces the filenames to read.
  filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)

  with tf.name_scope('data_augmentation'):
    # Read examples from files in the filename queue.
# 아래 설명할 read_cifar10 함수로부터 라벨, 이미지 정보 등을 포함한 
# CIFAR10Record 클래스 타입을 톨려받는다.
    read_input = read_cifar10(filename_queue)

# cast 함수는 첫 번째 인자로 받은 텐서 타입의 파라미터를 두 번째 인자로 받은
# 데이터 타입의 요소를 가진 텐서로 돌려준다.
    reshaped_image = tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32)

    height = IMAGE_SIZE
    width = IMAGE_SIZE

    # Image processing for training the network. Note the many random
    # distortions applied to the image.

    # Randomly crop a [height, width] section of the image.
# tf.random_crop 함수는 첫 번째 파라미터로 받은 텐서타입의 이미지들을 
# 두 번째 파라미터로 받은 크기로 무작위로 잘라 첫 번째 받은 파라미터와 같은 rank의
# 텐서 형태로 돌려준다. 
    distorted_image = tf.random_crop(reshaped_image, [height, width, 3])

    # Randomly flip the image horizontally.
# 좌우를 랜덤하게 뒤집은 형태의 텐서를 돌려준다.
    distorted_image = tf.image.random_flip_left_right(distorted_image)

    # Because these operations are not commutative, consider randomizing
    # the order their operation.
    # NOTE: since per_image_standardization zeros the mean and makes
    # the stddev unit, this likely has no effect see tensorflow#1458.
# 밝기와 콘트라스트를 랜텀하게 변형시킨 텐서를 돌려준다.
    distorted_image = tf.image.random_brightness(distorted_image,
                                                 max_delta=63)
    distorted_image = tf.image.random_contrast(distorted_image,
                                               lower=0.2, upper=1.8)
# random_crop부터 random_contrast까지는 데이터 셋 확장을 위해 이미지를 임의 조작하는
# 과정이다.

    # Subtract off the mean and divide by the variance of the pixels.
# 이미지를 표준화 하는 과정인 듯한데...어려워서 패쓰~
    float_image = tf.image.per_image_standardization(distorted_image)

    # Set the shapes of tensors.
# 텐서의 shape 설정
    float_image.set_shape([height, width, 3])
    read_input.label.set_shape([1])

    # Ensure that the random shuffling has good mixing properties.
# 전체 테스트용 이미지의 40%, 즉, 총 50000개의 테스트 이미지 중 20000개를 사용
    min_fraction_of_examples_in_queue = 0.4
    min_queue_examples = int(NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN *
                             min_fraction_of_examples_in_queue)
    print ('Filling queue with %d CIFAR images before starting to train. '
           'This will take a few minutes.' % min_queue_examples)

  # Generate a batch of images and labels by building up a queue of examples.
# 배치 작업에 사용할 128개의 이미지를 shuffle하여 리턴함
  return _generate_image_and_label_batch(float_image, read_input.label,
                                         min_queue_examples, batch_size,
                                         shuffle=True)


read_cifar10(filename_queue)

"""Reads and parses examples from CIFAR10 data files.
  Recommendation: if you want N-way read parallelism, call this function
  N times.  This will give you N independent Readers reading different
  files & positions within those files, which will give better mixing of
  examples.
  Args:
    filename_queue: A queue of strings with the filenames to read from.
  Returns:
    An object representing a single example, with the following fields:
      height: number of rows in the result (32)
      width: number of columns in the result (32)
      depth: number of color channels in the result (3)
      key: a scalar string Tensor describing the filename & record number
        for this example.
      label: an int32 Tensor with the label in the range 0..9.
      uint8image: a [height, width, depth] uint8 Tensor with the image data
  """

# 이 함수의 리턴 값은 CIFAR10Record라는 class임 pass는 비어있는 클래스 선언 시 사용
# 이미 아는 바와 같이 텐서플로우의 Session.run이 실행되기 전까지는 비어있는 클래스이며
# Session.run이 실행된 이후에야 데이터 파일의 레코드들이 클래스에 들어가게 된다.
  class CIFAR10Record(object):
    pass
  result = CIFAR10Record()

# label_bytes는 말 그대로 라벨의 길이이고 1byte이다.
# result.height는 이미지의 높이
# result.width는 이미지의 넓이
# result.depth는 이미지를 구성하는 색상 채널
# image_bytes 결국 이미지를 구성하는 총 byte 수는 높이 * 넓이 * 색상 채널

  # Dimensions of the images in the CIFAR-10 dataset.
  # See http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html for a description of the
  # input format.
  label_bytes = 1  # 2 for CIFAR-100
  result.height = 32
  result.width = 32
  result.depth = 3
  image_bytes = result.height * result.width * result.depth

# 모든 레코드는 라벨과 라벨에 해당하는 이미지로 구성되어있으므로  
# 전체 레코드 크기는 label_bytes + image_bytes로 고정
  # Every record consists of a label followed by the image, with a
  # fixed number of bytes for each.
  record_bytes = label_bytes + image_bytes

# tf.FixedLengthRecordReader는 파일로부터 고정길이의 레코드를 출력해주는 클래스
# 생성 시 첫 번째 파라미터는 읽어올 레코드의 바이트 수
  # Read a record, getting filenames from the filename_queue.  No
  # header or footer in the CIFAR-10 format, so we leave header_bytes
  # and footer_bytes at their default of 0.
  reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=record_bytes)

# Queue 타입(FIFO)의 자료 구조를 파라미터로 받아 그 안의 레코드로부터
# Key와 Value를 받아오는 처리. key는 레코드가 포함된 파일명과 index의 구성으로
# 되어있으며, value는 사용할 라벨과 이미지가 포함된 텐서임.
  result.key, value = reader.read(filename_queue)

  # Convert from a string to a vector of uint8 that is record_bytes long.
# byte 타입의 문자열을 숫자형 벡터로 변환. 첫 번째 인자는 문자열로 구성된 텐서이며
# 모든 요소들은 동일한 길이여야 함. 두 번째 인자는 변환할 데이터 타입
  record_bytes = tf.decode_raw(value, tf.uint8)

  # The first bytes represent the label, which we convert from uint8->int32.
# 첫 번째 인자로 받은 텐서를 두 번째 인자로 받은 데이터 타입으로 형변환 함.
# 즉, 아래 코드는 위에서 구성된 record_bytes에서 첫 번째 바이트를 가져와 int32
# 타입으로 변환하여 리턴한다. 따라서 result.label은 1바이트 크기의 int32 타입 요소를
# 갖는 벡터이다.
  result.label = tf.cast(
      tf.strided_slice(record_bytes, [0], [label_bytes]), tf.int32)

  # The remaining bytes after the label represent the image, which we reshape
  # from [depth * height * width] to [depth, height, width].
# tf.reshape는 첫 번째 파라미터의 shape를 두 번째 파라미터로 받은 형태로 바꾼다.
# 아래 코드의 첫 번째 인자는 record_bytes에서 첫 바이트인 라벨을 제외한 나머지
# 바이트(이미지 부분)를 가져와 [3, 32, 32] 형태의 shape로 바꾼다. 
  depth_major = tf.reshape(
      tf.strided_slice(record_bytes, [label_bytes],
                       [label_bytes + image_bytes]),
      [result.depth, result.height, result.width])
  # Convert from [depth, height, width] to [height, width, depth].
# tf.transpose는 첫 번째 파라미터로 받은 텐서의 각 차원 값을 두 번째 파라미터로 전달받은
# 순서로 바꾼 텐서를 리턴한다. 위의 depth_major의 shape는 [3, 32, 32]이다.
# 즉, shape의 0번째 요소는 3, 1번째 요소는 32, 2번째 요소는 32이다. 이 것을 두 번째
# 파라미터처럼 인덱스를 [1, 2, 0]로 바꾸는 것이므로 1 번째 요소인 32가 맨 앞으로, 다음으로
# 2 번째 요소인 32가 오고 0번째 요소인 3은 맨 마지막으로 가게 되는 것이다.
# 결국 최초에 [depth, height, width]의 순서가 [height, width, depth]가 된다.
  result.uint8image = tf.transpose(depth_major, [1, 2, 0])

# 테스트 코드 시작 ##############################################
# 원본 코드에는 없는 내용이지만 아래 코드를 이용하여 간단하게 데이터를 정상적으로 불러왔는지
# 확인할 수 있다. 아래 코드를 싫행하면 총 100개의 이미지가 10 X 10 형태로 배열된 1개의 이미지가
# 만들어지며, label, key, value 값을 확인할 수 있다.
# 이 코드를 사용하려면 matplotlib.pyplot을 import해야 한다.
 fig, ax = plt.subplots(10, 10, figsize=(10, 10))
  with tf.Session() as sess:
      coord = tf.train.Coordinator()
      threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord, sess=sess)

      for i in range(10):
          for j in range(10):
              print(sess.run(result.label), sess.run(result.key), sess.run(value))
              img = sess.run(result.uint8image)
              ax[i][j].set_axis_off()
              ax[i][j].imshow(img)

      dir = os.path.abspath("cifar10_image")
      plt.savefig(dir + "/" + "image")
      print(dir)

      coord.request_stop()
      coord.join(threads)
# 테스트 코드 끝 ############################################

  return result


_generate_image_and_label_batch(image, label, min_queue_examples, batch_size, shuffle)

"""Construct a queued batch of images and labels.
  Args:
    image: 3-D Tensor of [height, width, 3] of type.float32.
    label: 1-D Tensor of type.int32
    min_queue_examples: int32, minimum number of samples to retain
      in the queue that provides of batches of examples.
    batch_size: Number of images per batch.
    shuffle: boolean indicating whether to use a shuffling queue.
  Returns:
    images: Images. 4D tensor of [batch_size, height, width, 3] size.
    labels: Labels. 1D tensor of [batch_size] size.
  """
  # Create a queue that shuffles the examples, and then
  # read 'batch_size' images + labels from the example queue.
# 각각 배치를 생성하는 코드로 shuffle_batch는 무작위로 뒤섞은 배치를 생성하며
# batch는 입력 텐서와 레코드 순서가 동일한 배치를 생성한다. 배치 생성 시 16개의
# thread를 사용한다.
  num_preprocess_threads = 16
  if shuffle:
    images, label_batch = tf.train.shuffle_batch(
        [image, label],
        batch_size=batch_size,
        num_threads=num_preprocess_threads,
        capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size,
        min_after_dequeue=min_queue_examples)
  else:
    images, label_batch = tf.train.batch(
        [image, label],
        batch_size=batch_size,
        num_threads=num_preprocess_threads,
        capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size)

  # Display the training images in the visualizer.
# 텐서보드에서 이미지를 보여주긴 위한 코드
  tf.summary.image('images', images)

# 배치 과정을 거친 이미지와 라벨의 최종 shape는 각각 [128, 32, 32, 3]과 [128]이다.
  return images, tf.reshape(label_batch, [batch_size])


inputs(eval_data, data_dir, batch_size)

"""Construct input for CIFAR evaluation using the Reader ops.
  Args:
    eval_data: bool, indicating if one should use the train or eval data set.
    data_dir: Path to the CIFAR-10 data directory.
    batch_size: Number of images per batch.
  Returns:
    images: Images. 4D tensor of [batch_size, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3] size.
    labels: Labels. 1D tensor of [batch_size] size.
  """

# eval_data 값에 따라 학습용 데이터를 불러올지 평가용 데이터를 불러올지 결정한다.
  if not eval_data:
    filenames = [os.path.join(data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i)
                 for i in xrange(1, 6)]
    num_examples_per_epoch = NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_TRAIN
  else:
    filenames = [os.path.join(data_dir, 'test_batch.bin')]
    num_examples_per_epoch = NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL

# 이후 코드는 이미지 변형 (random_flip_left_right, random_brightness,
# random_contrast) 처리를 제외하고는 distorted_inputs(data_dir, batch_size)
# 함수와 동일하다.
  for f in filenames:
    if not tf.gfile.Exists(f):
      raise ValueError('Failed to find file: ' + f)

  with tf.name_scope('input'):
    # Create a queue that produces the filenames to read.
    filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)

    # Read examples from files in the filename queue.
    read_input = read_cifar10(filename_queue)
    reshaped_image = tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32)

    height = IMAGE_SIZE
    width = IMAGE_SIZE

    # Image processing for evaluation.
    # Crop the central [height, width] of the image.
    resized_image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(reshaped_image,
                                                           height, width)

    # Subtract off the mean and divide by the variance of the pixels.
    float_image = tf.image.per_image_standardization(resized_image)

    # Set the shapes of tensors.
    float_image.set_shape([height, width, 3])
    read_input.label.set_shape([1])

    # Ensure that the random shuffling has good mixing properties.
    min_fraction_of_examples_in_queue = 0.4
    min_queue_examples = int(num_examples_per_epoch *
                             min_fraction_of_examples_in_queue)

  # Generate a batch of images and labels by building up a queue of examples.
  return _generate_image_and_label_batch(float_image, read_input.label,
                                         min_queue_examples, batch_size,
                                         shuffle=False)


정리


늘 어처구니 없는 실수가 따라다닌다.
CIFAR-10 홈페이지에 가면 다음과 같이 데이터 셋이 3가지 버전이 있다.

  • CIFAR-10 python version
  • CIFAR-10 Matlab version
  • CIFAR-10 binary version (suitable for C programs)


나는 Tensorflow가 python 기반으로 코딩이 되므로 당연히 python versiond을 받아야 한다고 생각했다.
그런데 python 버전을 사용하여 코드를 실행하다보니 뭔가 이상했다. 간간히 데이터를 제대로 불러왔는지
확인하기 위한 print문에 이상한 결과가 찍히는 것이다. CIFAR10Record 클래스의 멤버들에 대한 shape나
rank는 물론 중간에 시험삼아 100개의 이미지를 출력한 것도 모든 이미지가 깨져서 나왔다.



주말 2일을 고민하다가 문득 원래의 코드에는 파일명을 가져올 때 .bin이라는 확장자가 있었는데 내가 사용하는
데이터 파일에는 확장자가 없는 것을 발견했다. 그리고 겨우 내가 잘못된 버전의 데이터 셋을 받았다는 것을 
깨달았다…ㅠ.ㅠ


새로 받은 버전의 데이터 셋은 아래와 같이 이미지가 정상적으로 나왔다.



이제 겨우 파일 하나 분석해봤을 뿐인데 벌써 지친다…특히나 텐서라는 개념과 행렬 연산 그리고 Tensorflow의
지연 실행이라는 메커니즘은 정말 적응이 안된다…ㅠ.ㅠ 다음 포스팅에서는 cifar10.py 파일을 분석해보자.

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이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


로지스틱 회귀 비용함수로부터 Cross-entropy 도출하기


원래 지난 번 포스팅에서 cross-entropy까지 언급하기로 했었는데 정신없이 정리하다보니 이 부분이 누락되어
로지스틱회귀의 비용함수만 언급하고 지나가버렸다. 그래서 이번 포스팅에서는 간단하게 로지스틱회귀 비용함수 식이cross-entropy 식으로 변형되는 과정을 간단하게 알아보도록 하겠다.


로지스틱회귀 비용함수 복습


수차례 반복되었지만 로지스틱회귀 비용함수 식은 아래와 같다.


김성훈 교수님의 강좌에도 나오지만 이 식은 결국 다항로지스틱회귀의 비용함수인 cross-entropy와 동일한 식이다.
뭐 수학이나 공학을 전공한 사람들은 금방 알 수 있겠지만 우리 문돌이들은 두드러기가 생길 문제이므로 간단하게
풀어보도록 하겠다.


cross-entropy 도출


우선 로지스틱회귀 비용함수를 조금 변형해보자.


맞는가? 그렇다면 이번에는 우리 문돌이를 종종 미궁에 빠뜨리는 치환이다. y를 p1, H(x)를 q1, y-1을 p2, 1-H(x)를 q2로
치환해보자 그러면 식은 다음과 같이 표현할 수 있다.


이 식은 다시 다음과 같이 변형이 가능하고…


위 식을 일반화 하면 최종적으로 다음과 같은 식이 나오는데 이 식이 바로 Cross-entropy 식이다.


아마도 제대로 된 cross-entropy의 개념은 이보다 더 깊은 의미가 있고 식의 도출도 더 복잡하겠지만 문돌이가
이해하기에는 이정도가 딱인 듯싶다.


정리


이번 글은 개인적으로 수학적인 내용에 대한 최종 정리의 의미를 가지고 있다. 더이상 수학적인 공부를 하지 않겠다는
의미가 아니라 수학적인 공부는 계속 하되 가급적이면 필요 이상의 상세한 내용은 피하겠다는 의미이다. 지난 몇주간
회사 일도 바쁘고 집에도 좀 복잡한 문제가 있어 공부를 제대로 못했다. 이제 본격적으로 텐서플로우에 대한 내용에
집중해서 공부를 좀 해보자~!







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Docker 이미지로 설치한 Jupyter에 커널 추가하기


텐서플로우를 시작하면서 나의 Mac mini에 Docker 이미지로 텐서플로우를 설치하였고 이 이미지를 실행하면
텐서플로우 예제 노트북이 포함된 jupyter가 실행된다. 설치 이후 별다른 문제가 없이 잘 사용을 하고 있었는데
이번에 로지스틱회귀 비용함수와 관련된 내용을 공부하다가 이 비용함수의 그래프를 그려주는 python
소스(jupyter notebook)가 있길래 가져다 사용을 해보려 했더니 이 소스가 python 3.X 기반이었다. 그런데
Docker 이미지에 있는 jupyter는 python2 커널만 있어서 python3 커널을 추가하는데 조금 삽질을 했다.


삽질 과정은 생략하고 간단하게 Docker 이미지로 텐서플로우를 설치한 경우 jupyter에 커널을 추가하는 방법을
정리한다.


jupyter Document에서 안내하는 커널 추가 방법


일단 jupyter 공식 홈페이지에 가면 다음과 같은 코드로 커널을 추가하도록 안내하고 있다.

python2 -m pip install ipykernel
python2 -m ipykernel install —user 


python3 커널을 추가할 경우에는 숫자 2만 3으로 바꾸면 된다. 다음과 같이…

python3 -m pip install ipykernel
python3 -m ipykernel install —user


나는 python3 커널을 추가해야 하므로 당연히 두 번째 코드를 사용하였다. 그러나…
첫 번째 라인을 입력하고 엔터를 치니 다음과 같은 오류가 발생을 하였다.

/usr/bin/python3: No module named pip


확인을 해보니 /usr/local/lib/python3.4/dist-packages/ 아래에 아무런 패키지들이 없었다. 그래서 우선
python3용 pip를 먼저 설치했다.

apt-get update
apt-get -y install python3-pip


그런데 이렇게 pip를 설치한 후 python3 커널을 설치하는 과정에서 이번에는 잘 진행되는 듯 싶다가 마지막에
다음과 같은 오류가 발생을 하였다.

ImportError: No module named 'packaging'


pip 패치가 필요하다고 하여 패치를 진행하였다. 이 과정에서 wget 모듈이 필요하여 wget 설치를 먼저 하였다.

#wget 설치
apt-get install wget

#pip 패치
$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ sudo python2 get-pip.py
$ sudo pip2 install -U setuptools


여기까지 하고 나니 python3 커널이 정상 설치되었다. 아래는 pyhon3 커널 설치 후 New 메뉴의 모습이다.


요약

  1. python3용 pip 설치
  2. wget 설치
  3. 설치한 pip 패치
  4. 커널 추가

후기


python3 커널을 설치한 후 서두에 언급한 비용함수 그래프를 그려주는 노트북을 실행하니 python2 커널에서 
발생하던 오류는 사라졌다. 그런데 마지막에 그래프를 그리는 과정에서 자꾸 커널이 죽어버리는 문제가 발생을
하였다. python과 jupyter를 잘 모르니 원인이 무엇인지를 모르겠다. 정상적으로 실행이 된다면 다음과 같은
그래프가 그려져야 하는 것 같다.



그리고 혹시나 해서 노트북 소스와 출처 링크를 첨부한다.

출처 : https://github.com/shuyangsun/Cost-Function-Graph

cost_function.ipynb










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Logistic 회귀의 cost function


지금까지 해온 것 처럼 로지스틱회귀의 비용함수 역시 어설프나마 문돌이식 수학으로 이해해 보려고 했다. 그래서 
일주일이 넘는 시간을 투자했으나 이번 시도는 앞선 시도들 보다 더 이해하기가 어려운 내용이었다. 때문에 이번
포스팅에서는 로지스틱회귀의 비용함수 이해에 필요한 몇가지 개념에 대한 설명과 지난 일주일간의 검색 과정에서
발견한 몇가지 팁을 설명하는 것 정도로 마무리 해야 할 것 같다.


몇 가지 개념


이미 많은 사람들이 알고 있다시피 기존 선형회귀에서 사용하던 비용함수를 로지스틱회귀에서 그대로 사용할 경우
그래프의 형태가 아래와 같이 표현된다고 한다(함수를 통해 아래 형태의 그래프를 그려보려고 무진 애를 썼으나
결국 실패했다).


선형회귀분석에서 이미 언급했지만 비용 함수라는 것은 예측값과 실제 값의 오차에 대한 제곱 평균을 구하는 것이고
이를 표현하는 함수에 대한 미분을 통해 기울기가 최소가 되는 지점을 찾는 과정이라고 하였다. 그리고 선형회귀분석의
경우 이 비용함수의 그래프가 U자 형으로 하나의 최소 기울기만이 존재하는 형태였다. 그러나 로지스틱회귀의 가설 
함수를 선형회귀의 비용함수에 바로 대입하는 경우에는 위의 그래프와 같이 기울기가 0이되는 지점이 다수 발생한다.
하지만 위의 그래프에서 실제로 최솟값을 갖는 위치는 빨간 점으로 표시된 위치이고 이 지점을 global minimum
이라 말하며 파란색 선으로 표시된 위치들은 비록 기울기는 0이지만 진정한 의미에서의 최솟값은 아니며 이 지점을
local minimum으로 부른다. 문제는 컴퓨터는 계산을 하면서 ‘기울기가 0인 지점’만을 찾게 되기에 local minimum
에서 계산을 멈추는 문제가 발생하게 되는 것이다.


이렇게 하나의 최솟값만을 구할 수 있는 형태의 함수를 convex 함수라고 하고 다수의 local minimum이 존재하는
함수를 non-convex 함수라 한다.


이와같은 이유로 해서 로지스틱회귀에서 사용할 비용함수는 convex 함수가 될 수 있도록 다시 만들어져야 한다.


그래서…로지스틱회귀의 비용함수는?


이미 많은 자료들에서 그 내용을 설명하고 있으니 굳이 내가 재차 설명할 필요는 없을 것 같다. 가장 많이 언급되는
홍콩과기대 김성훈 교수님의 슬라이드를 링크하는 것으로 대신한다.


http://hunkim.github.io/ml/lec5.pdf


다만 이 자료에서 주의할 점이 New cost function for logistic섹션의 함수 표기 중 H(𝑥)는 H(X)로 표기되어야
하는 것이 아닌가 싶은데 바로 다음 장에서 H(𝑥)가 로지스틱회귀 가설함수임을 표시하고 있으므로 그렇게 이해하면
될 것 같다.


결국 실제의 값이 1인 경우와 0인 경우 각각에 대해 로그를 취함으로써 convex 함수 형태를 만들어 비용을 최소화 할
수 있도록 만든 것이다. 간단하게 최종 결과만 보자.


위 식은 다음과 같이 해석된다. 우선 H(𝑥)는 로지스틱회귀의 가설함수임을 주지하자. 그리고 𝑦는 실제의 값이다.
이 실제의 값이 1일 경우 비용함수는 다음과 같이 변한다.



그리고 이 식의 그래프는 다음과 같다.



이 그래프의 x축은 가설함수의 결과 값이고 y축은 비용함수의 결과값이다. 그래프를 보면 직관적으로 알 수 있듯이 
가설 함수의 결과 값이 실제 𝑦의 값인 1인 경우 비용 함수는 최솟값 0을 얻을 수 있다. 하지만 가설함수의 결과 값이
0이 될 경우 비용함수의 결과는 ∞에 수렴하게 되어 엄청난 패널티를 받게 되는 것이다.


반대로 실제 𝑦값이 0인 경우는 이와는 반대로 진행된다. 먼저 𝑦가 0인 경우 비용함수는 다음과 같이 변하며



그래프는 다음과 같다.



이 경우에는 𝑦가 1일 때와 그래프 방향이 반대가 되어 가설함수의 결과 0일 경우 0이 1일 경우 ∞가 되어 역시나 최소
비용을 찾아낼 수 있게 되는 것이다.


desmos 살펴보기


사실 앞서 정리한 내용은 이미 많은 곳에서 더 잘 설명을 하고 있는내용이다보니 굳이 또다시 정리하기가 조금 민망할
정도이다. 그래서 더더욱 non-convex 함수를 그래프로 구현해보고자 했는데 수학적 지식이 일천하다보니 실패하고
말았다. 대신에 이 과정에서 좋은 사이트 하나를 발견하여 소개한다. 함수를 그래프로 표현해주는 웹 기반 서비스이며
이름은 desmos이다. 김성훈 교수님의 자료 중 시그모이드 함수와 그래프를 표시한 부분이 바로 desmos 화면이다.


링크 : https://www.desmos.com


웹 서비스 뿐만 아니라 모바일 앱으로도 같은 서비스를 제공하고 있으며 별다른 비용은 없는 것으로 보인다.
사용법은 비교적 단순한데 아래 동영상을 참고해서 설명을 이해하시도록…



먼저 사이트 접속 후 상단의 ‘Start Graphing’ 버튼을 클릭하면 시작할 수 있다. 회원 가입을 하면 작업했던 그래프를
저장하고 다음에 또 사용할 수도 있다.


우선 시작하게 되면 좌측 영역을 클릭하여 그래프를 그리고자 하는 함수 식을 입력한다. 미지수가 1개인 함수는 바로 
그래프가 그려지지만 미지수가 2개 이상인 경우 기본 미지수를 제외한 나머지에 대해서는 직접 값을 조작할 수 있도록
슬라이드를 생성할 수 있도록 해준다. 처음 식인 W = wx + b에 대해 w와 b는 슬라이드를 생성하였다.


슬라이드는 하단의 슬라이드 컨트롤을 클릭하면 값의 범위와 변화 단게를 설정할 수 있다. 최소 -10 ~ 최대 10, 0.1씩
변화와 같은 식으로 설정한다. 그리고 슬라이드 왼편의 플레이 버튼을 클릭하면 범위 내에서 변화 단계만큼씩 자동으로
변화하면서 그래프를 보여준다.


그리고 이미 생성한 함수를 다시 사용할 수 있다. 두 번째 식인 c = (W-r)에서 W는 앞서 생성한 함수이다. 만일
W 함수의 미지수 슬라이드를 변경하면 W를 사용한 c 함수의 그래프도 같이 변화하는 것이 보일 것이다.


이상이 기본적인 사용법이다.


사실 이 서비스를 이용하여 non-convex 그래프를 그려보려 했지만 뭔가 잘 안되었다. 아래 화면은 내가 시도한
흔적이다.



두 번째 이미지가 non-convex 그래프를 시도한 것인데…뭔가 잘못했나보다…ㅠ.ㅠ


정리


이미 이전에도 겪은 바이지만 무리하게 수학적인 이해를 추구하다보니 불필요하게 많은 시간들을 소모하는 경향이
있다. 그렇다고 완벽한 결론을 얻는 것도 아니고. 아무래도 앞으로는 적당히 수위를 조절해 가면서 버릴 것은 버리고
취할 것은 취해야겠다. 뭐 그래도 궁금한 것은 풀고 넘어가야 직성이 풀리니…


그래도 회귀 분석을 진행하면서 많은 수학적 개념에 대해 이해하게 된 것은 나름 성과라면 성과이다. 특히나 로지스틱
회귀의 경우 이후 신경망에 대한 학습에 매우 중요한 단서를 제공하므로 가능하면 꼼꼼히 알아 둘 필요도 있다고 판단
된다. 동영상 강의도 이제 곧 신경망쪽으로 넘어갈테니 기존 내용을 조금 더 훑어보며 복습을 좀 해야겠다.








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마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


다항 로지스틱 회귀의 이해


처음 텐서플로우 공부를 시작하면서 단순선형회귀에서 다중선형회귀로 넘어가는 과정에서 상당히 혼란스러웠었다.
단순한 1차 방정식의 형태에서 독립 변수가 늘어난 것만으로도 엄청나게 골머리를 싸매야 했다. 그리고 이제 이항
로지스틱회귀에서 다항로지스틱회귀로 넘어가려고 한다. 이번에도 역시 기대를 저버리지 않고 뇌이랑이 메워질만큼
알 듯 모를 듯한 수식들을 붙들고 씨름을 하게 만들었다.


설명은 단순한데 그 단순한 것을 제대로 이해하기 위해서는 상당한 공을 들여야 하는 것이 이 바닥인가보다…ㅠ.ㅠ


준비운동 - sigmoid 복습


먼저 이전 포스팅인 이항로지스틱회귀에서 언급되었던 식 몇개를 되살려보자. 거기에는 두 가지 개념이 등장했는데
바로 오즈 비(ODDS Ratio)와 이 오즈 비에 자연로그를 씌운 로짓(logit) 변환이었다. 


오즈 비는 어떤 일이 발생하지 않을 확률에 대한 발생 확률의 비로 발생 확률을 p로 본다면 전체 확률 1에서 발생
확률 p를 뺀 것이 바로 발생하지 않을 확률 1-pr가 되므로 오즈 비는 아래와 같은 식으로 표현된다.




그리고 여기에 자연로그를 취해 아래와 같이 로짓 변환을 마무리 한다. (왜 이런 짓을 하는지는 이전 글인 ‘로지스틱
(Logistic) 회귀 함수 살펴보기’
를 참조하라~)




이런 과정을 통해 다음과 같은 등식을 얻을 수 있었다.




이 등식을 확률 p에 대해 정리하게 되면 우리가 익히 들어왔던 시그모이드 함수의 식이 나타난다.


메인이벤트 - 다항로지스틱회귀


이제 본격적으로 다항로지스틱회귀에 대해 살펴보도록 하자. 앞서 살펴본 로지스틱회귀는 결과가 1 또는 0이 나오는
이항로지스틱회귀였다. 이항로지스틱회귀에 대해 조금 더 부연을 하자면 실제로 이항로지스틱회귀를 통해 나오는
결과 값은 0 ~ 1 사이의 실수이다. 그렇기 때문에 기준점을 하나 두어 그 기준점보다 크면 1로 기준점보다 작으면
0으로 처리하는 것이다. 이 때 이 기준점을 cutoff value라고 하며 0 ~ 1 사이의 값에 대한 기준점이브로 보통
cutoff value는 0.5를 사용한다고 한다.


다항로지스틱회귀의 경우 결과 항이 3개 이상인 경우이다. 현실적인 예를 들자면 최근 대선을 앞두고 쉴새없이 여론
조사 자료들이 뉴스에 보도된다. 이 때 문-안 2자 대결에 대한 여론조사가 이항로지스틱회귀라면 5명의 후보자들에
대해 모두 조사를 하게 되면 다항로지스틱회귀가 되는 것이다. 이 다항로지스틱회귀 역시 결과는 확률 값이며 따라서
각각의 항에 대한 모든 결과으의 합은 1( = 100%)이 된다.


다항로지스틱을 유도하는 식은 이항로지스틱의 경우와 동일하다. 각각의 항에 대해 이항로지스틱을 수행한 후 이 
결과를 일반화 하여 식을 만들게 된다.


대통령 선거를 예로 조금 더 상세하게 들어가보자. 다항로지스틱회귀를 통해 분류를 해야 하는 지지자들은 문, 안, 홍,
유, 심의 5 부류이다(다행이 후보자들 성이 다 다르다…^^). 이 경우 각각에 대해 이항로지스틱을 수행한다 함은 바로
다음과 같다(편의상 이하 순서대로 A,B,C,D,E로 부르도록 하자).


  1. A를 지지하는 사람과 지지하지 않는 사람의 이항
  2. B를 지지하는 사람과 지지하지 않는 사람의 이항
  3. C를 지지하는 사람과 지지하지 않는 사람의 이항
  4. D를 지지하는 사람과 지지하지 않는 사람의 이항
  5. E를 지지하는 사람과 지지하지 않는 사람의 이항


그런데 여기서 약간의 문제가 있다. 이항일 경우에는 오즈 비가 쉽게 나왔다. 경우의 수가 p 또는 1-p로 쉽게 식을
만들 수 있었는데 경우의 수가 많다보니 우리같은 수포자는 여지없이 멘붕에 빠지고 만다…ㅠ.ㅠ


엄밀하게 말하자면 이런 경우에는 각각의 결과를 서로간에 비교를 해야 한다. A와 B를, A와 C를… B와 C를…C와 D…
하지만 이렇게 하자니 결과 항이 많아질수록 복잡해지고 일이 커진다. 누누히 강조하거니와 수학은 곧 단축이 
미덕이다…^^ 현명하신 우리의 수학자들께서는 여기서도 지혜를 발휘하셨다. 그 방법인 즉슨…기준이 되는 하나의
항을 정하고 그 항에 대한 나머지 항들 각각의 비율을 계산하도록 한 것이다. 즉, 편의상 맨 마지막의 E를 기준으로
했다고 가정하면,


  1. A에 대해 p(A) / p(E)
  2. B에 대해 p(B) / p(E)
  3. C에 대해 p(C) / p(E)
  4. D에 대해 p(D) / p(E)


E에 대한 E의 확률은 의미가 없으니 생략하게 되어 총 4개, 다시 말해 전체 항의 갯수를 K개라고 하면 K-1개의 식이
만들어진다. 그리고 이항로지스틱에서와 마찬가지로 자연로그를 취하면 다음과 같이 표현할 수 있다.


이와 같은 식을 항의 갯수가 K일 경우로 일반화 시켜보면 다음과 같이 표현할 수 있다.




잠깐 되돌아가서 보면 특정 항에 대한 각 항의 비만을 계산했는데(A와 E, B와 E, C와 E, D와 E) 그럼 다른 항들
간의 비는 어떻게 확인해야 할까? 매우 간단하다. 이미 E에 대한 각 항목의 비를 구해놓았기 때문에 간단한 로그
법칙으로 구할 수 있다. 만일 B에 대한 A의 비를 구한다면 아래 식과 같이 하면 된다.


파이널 라운드 - sigmoid에서 softmax로


늘상 수학적인 문제에서 길을 잃는다. 이 포스팅을 쓰기 시작한 것이 4월 14일 경이었는데 바로 전 섹션까지가 그 때
쓴 글이다. 이렇게 써내려가면서 나는 내가 sigmoid 함수와 softmax 함수의 상관 관계를 이해하고 있다고 오해했다.
다항로지스틱회귀를 통해 나온 식으로 자연스럽게 softmax 함수가 유도될 것으로 생각했는데 나의 착각이었다.
가장 근접하게 접근한 것이 위키피디아의 로지스틱 회귀 항에 나오는 로그-선형 모델 항목인데, 이 로그-선형 모델
자체를 모르니 알듯 모를듯한 혼란만 계속되었다. 그렇다고 다시 로그-선형모델로 거슬러 올라갈 수도 없고…


결국 그렇게 매우 유사하게 생긴 두 함수 사이의 관계를 밝혀본답시고 또 일주일이 그렇게 흘러가버리고 말았다.
그리고 찾은 답은 sigmoid에서 softmax를 유도할 수 없다면 거꾸로 softmax로부터 sigmoid를 이끌어내보자는
것이다. 이미 sigmoid가 softmax의 특수한 형태 (결과 항이 2개인 경우의 특수한 형태)라는 것은 검색 과정에서
알 수 있었다. 다만 그 과정을 유도할 수 없었을 뿐. 그리고 앞서 말했듯이 이제 거꾸로 한 번 거슬러 올라가보고자 한다.


우선 주의할 것은 이전 포스팅에서도 언급한 바가 있듯이 치환에 주의하라는 것이다. 이 치환의 마법으로 동일한
식이 다양한 형태로 등장하게 된다. 내가 검색을 하며 찾았던 softmax 함수에 대한 표현만 해도 아래 이미지와 같이
다양했다.




하지만 이 것들이 모두 동일한 의미의 식이라는 것… 이쯤 되면 이 건 수학보다는 문학에 가깝다…-.-
일단 변수와 지수, 밑, 첨자까지 너무 많은 알파벳과 그리스 문자가 뒤섞여 있으면 혼란만 더할 것이니 가장 단순한
식을 기준으로 진행해 가보자. 바로 김성훈 교수님의 유튜브 강좌에 나온 식이다.




군더더기 없이 깔끔해서 좋다^^. 일단 이 식 자체에 대해 간단하게 설명을 해보자. 위의 식에서는 생략이 되었지만
softmax 함수에서 각 항을 의미하는 아래 첨자 i의 범위는 우변의 분모에 있는 시그마의 밑이 j의 범위와 동일하다.
즉 i 항에 대한 값 / 모든 결과항에 대한 값의 합이라고 간단하게 말할 수 있을 것이다. 


다시 말해 전체에 대한 부분의 비율이므로 각 항에 대한 결과로써의 좌변의 값은 각 항에 대해 1보다 작은 값이
출력되며 모든 항에 대한 결과값의 총 합은 1(=100%)가 된다.


사실 이정도만 이해하면 그냥 다음 진도 뽑아도 된다. 그래도 궁금하다. 단지 결과 항이 늘어는 것 뿐이고 또 웬만한
검색 결과에도 sigmoid 함수가 softmax 함수의 특수한 형태라고 하니 두 함수의 관계를 한 번 짚고 넘어가고 싶은
것이다. 그래서 일주일도 넘는 시간을 투자했고…ㅠ.ㅠ 완변하진 않지만 지금부터 한 번 살펴보자.


위에 적은 식은 i(또는 j)가 임의의 갯수인 경우의 식이다. 그런데 만일 i가 0과 1 두가지의 경우밖에 없는 경우를
가정해보자 그렇다면 각각의 항에 대해 다음과 같이 표현할 수 있을 것이다.




이 때 y0이 0인 경우를 생각해보면 식은 다음과 같이 바뀐다.




첫 번째 줄의 가장 오른쪽 식을 보면 바로 sigmoid 함수가 나온다. 이렇게 뭔가 어설프지만 softmax와 sigmoid
함수가 모종의 은밀한 관계(?)가 있다는 것을 알 수는 있었다…-.-


정리


겨우 풀어놓긴 했지만 여전이 뭔가 덜 풀린듯한 느낌이다. 하지만 이 것만 붙잡고 시간을 보낼 수 없으니 이정도에서
마무리 하고자 한다. 사실 이 과정에서 중요한 것은 식이 어떻게 도출되느냐가 아니라 딥 러닝으로 가는 과정에서
그 단초를 살짝 엿볼 수 있었다는 점이다.


텐서플로우에서의 hello world라고 하는 MNIST 분석이라든지 이미지 분석 등이 따지고 보면 결국 확률의 문제다.
어떤 이미지가 개인지 고양이인지를 판단한다는 것은 곧 학습 데이터를 기반으로 개일 확률과 고양이일 확률을
구하는 것에 다름 아닌 것이다.



갈길은 멀고 마음은 급하지만 그래도 차근차근 황소 걸음으로 가보련다. 다음 포스팅에서는 다항로지스틱회귀의
cost 함수인 cross-entropy에 대해 알아보도록 하겠다.






블로그 이미지

마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^




텐서플로우를 이용한 로지스틱(Logistic) 회귀

로지스틱 회귀에 들어오면서 시그모이드 함수에 난데없이 등장한 자연상수 e에 대한 정체를 밝히느라 무려 2주를
보냈다. 물론 그 과정이 쓸모없는 일은 아니었지만 꽤나 고민스럽고 답답한 시간들이었다. 이제 어느정도 그 정체를
밝혔으니 본격적으로 로지스틱 회귀 실습을 진행해보도록 하자.


샘플 데이터는 http://www.dodomira.com/2016/02/12/logistic-regression-in-r/ 블로그를 참조하였고
자료 원본 경로는 http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv 이다.


자료 불러오기


주제에서 조금 벗어나는 이야기지만 현재 나는 Docker for MAC에서 TensorFlow 이미지를 설치한 상태이고
따라서 Docker를 통해 Jupyter 환경에서 작업을 진행 중이다. 이런 환경에서 작업의 불편을 조금이라도 줄이기
위해 Docker 컨테이너에서 MAC OSX의 디렉토리에 접근하여 데이터 파일을 읽어들이도록 사전 작업이 필요하였다. 


Docker for MAC은 기본적으로 File Sharing이라는 기능을 제공하는데 작업표시줄에 떠있는 아이콘을 클릭하면
표시되는 메뉴에서 'Preferences...'를 선택하면 설정 창이 표시되고 설정 창의 두 번째 탭에 'File Sharing'이 있다.
기본적으로 /Users,/Volumes, /private, /tmp가 등록이 되어있다. 추가로 등록도 가능하지만 기본적으로 등록된
경로의 하위 경로는 등록하지 못한다.


이렇게 등록한 후 docker run 명령어를 통해 컨테이너를 실행할 때 '-v [MAC 경로]:[docker 경로]' 형식으로
옵션을 추가하면 된다.


예)
docker run -it -v /Volumes/Data1/Tesorflow:/data -p 8888:8888 -p 6006:6006 \
gcr.io/tensorflow/tensorflow


위과 같이 한 경우 Docker 컨테이너 쉘로 진입하면 cd /data로 MAC 디렉토리에 접근이 가능하다. 이번 예제에서는
이와 같이 데이터 파일을 /data로부터 읽어 사용할 것이다.


파일을 읽어 출력한 결과는 아래와 같다.

import tensorflow as tf
import numpy as np

xy = np.loadtxt('/data/sample.txt', unpack=True, dtype='float32')

x_data = xy[0:-1]
y_data = xy[-1]

print (x_data)
print (y_data)

출력 결과 ---------------------------------------------------------------

[[ 1.          1.          1.         ...,  1.          1.          1.        ]
 [ 3.79999995  6.5999999   8.         ...,  4.5999999   7.          6.        ]
 [ 3.6099999   3.67000008  4.         ...,  2.63000011  3.6500001
   3.8900001 ]
 [ 3.          3.          1.         ...,  2.          2.          3.        ]]
[ 0.  1.  1.  1.  0.  1.  1.  0.  1.  0.  0.  0.  1.  0.  1.  0.  0.  0.
  0.  1.  0.  1.  0.  0.  1.  1.  1.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.
  0.  0.  1.  1.  0.  1.  1.  0.  0.  1.  1.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  1.
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  0.  0.  0.  0.]

로지스틱 회귀 시작하기

우선 기본적인 흐름은 김성훈 교수님의 동영상 강좌를 기준으로 따라가도록 하겠다.
위에서 이미 데이터를 준비해 놓았으므로 이후 진행을 살펴보자.


먼저 학습 이후에 테스트를 위한 임의의 값을 넣을 수 있도록 x와 y에 대한 placeholder를 생성한다.

X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)


그리고 각 독립변수 (X)에 대한 기울기 변수 W를 만들자. 위 출력 결과를 보면 알 수 있듯이 x_data은 1행 3열의
벡터이다. 즉 len(x_data)의 값은 3이 될 것이다.

W = tf.Variable(tf.random_uniform([1, len(x_data)], -1.0, 1.0))


다음으로 선형 회귀에서 사용했던 가설함수를 만들고...

h = tf.matmul(W, X)


이 식은 선형 회귀에 대한 가설 함수이므로 이 것을 이용하여 이전 포스팅에서 열심히 공부한 로지스틱 회귀에 적합한
가설 함수를 새롭게 만든다.

hypothesis = tf.div(1., 1. + tf.exp(-h))


로지스틱 회귀의 가설 함수 공식은 이미 알아본 바가 있으므로 tensorflow의 API만 간단히 살펴보자.


  1. tf.div : 굳이 설명할 것도 없이 첫 번째 인자를 두 번째 인자로 나누는 함수이다.
  2. tf.exp : exp라는 함수는 tensorflow 뿐만 아니라 수학 계산을 위해 만들어진 대부분의 프로그램 및 언어에서 대체로 동일한 이름으로 사용되며 자연상수 e의 거듭제곱을 의미한다. 괄호 안의 파라미터만큼 거듭제곱을 하는 것이다. 따라서 이 식은 e^(-W * X)로 우리가 알고있는 로지스틱 회귀 함수의 분모에 보여지는 식이 된다.


이렇게 가설 함수를 만들었으니 이번에는 cost 함수를 만들 차례이다. 로지스틱 회귀에서의 cost 함수에 대해서는
별도로 정리한 적은 없으나 다른 사이트의 훌륭한 자료들을 참고로 식만 살펴보자(이 블로그에서는 다음에 자세히
다뤄보도록 하겠다).

with tf.name_scope("cost") as scope:
cost = -tf.reduce_mean(Y*tf.log(hypothesis) + (1 - Y)*tf.log(1 - hypothesis))
cost_summ = tf.scalar_summary("cost", cost)
cost_summ = tf.summary.scalar("cost", cost)


앞서 말했듯이 자세한 내용은 뒤로 미루고 간단하게 몇가지만 짚고 넘어가자.


우리는 로지스틱 회귀가 결과로써 0 또는 1 사이의 값을 갖도록 한다고 했다. 그 기준에 따라 Y가 0일 경우와
Y가 1일 경우 각각 다른 cost 함수가 적용되는데 이 것을 두 개의 식으로 사용하기 복잡하므로 위와 같은 식을
만들었다. Y가 1이라면 tf.reduce_mean의 파라미터로 들어가있는 덧셈식의 오른쪽 항이 0이되고 Y가 0이라면
반대로 왼쪽항이 사라져 둘 중 한 식만 적용이 되는 것이다.


그밖에 제곱 평균(tf.reduce_mean)을 하는 것은 선형 회귀와 동일하다.
그리고 아래와 같이 학습 계획을 세우는 부분 역시 이전의 선형 회귀외 동일하다.

a = tf.Variable(0.1)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(a)
train = optimizer.minimize(cost)


그리고 이미 알고 있겠지만 tensorflow의 Variable들은 초기화를 하기 전까지는 아무것도 아니다~
변수를 초기화 하고 Session을 생성하고 학습을 진행하는 것까지 한번에 가보자!


학습 과정에서는 결과에 대해 프린트도 하고 TesorBoard용 로그도 찍도록 내용을 추가하였다.
참고로 TensorBoard를 이용하기 위한 API가 변경되었다. 관련 내용은 글 말미에 간단하게 정리하겠다.

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
merged = tf.merge_all_summaries()
merged = tf.summary.merge_all()
writer = tf.train.SummaryWriter("/logs", sess.graph_def)
writer = tf.summary.FileWriter("/logs", graph=sess.graph)

sess.run(init)
for step in range(20000):
sess.run(train, feed_dict = {X:x_data, Y:y_data})
if step % 200 == 0 :
summary = sess.run(merged, feed_dict = {X:x_data, Y:y_data})
writer.add_summary(summary, step)
print(step, sess.run(cost, feed_dict = {X:x_data, Y:y_data}), sess.run(W))

correct_prediction = tf.equal(tf.floor(hypothesis + 0.5), Y)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print("Accuracy: ", accuracy.eval({X:x_data, Y:y_data}))


(0, 3.9219272, array([[ 0.56839818,  0.54351538,  0.33454522,  0.35521972]], dtype=float32))
(200, 0.58839369, array([[ 0.26840821,  0.14631633, -0.08747143, -0.65875155]], dtype=float32))
(400, 0.58729297, array([[ 0.12495378,  0.15614627, -0.05624871, -0.66897833]], dtype=float32))
(600, 0.58630282, array([[-0.01207304,  0.15915234, -0.02467063, -0.66446435]], dtype=float32))
(800, 0.58538932, array([[-0.14362514,  0.16177623,  0.00590925, -0.65985072]], dtype=float32))
(1000, 0.58454657, array([[-0.26996911,  0.16426219,  0.03536379, -0.65547818]], dtype=float32))
...
중간 생략
...
(17400, 0.57432276, array([[-3.30464649,  0.22630024,  0.74326813, -0.56382245]], dtype=float32))
(17600, 0.57432127, array([[-3.30992198,  0.22641255,  0.74449652, -0.56368262]], dtype=float32))
(17800, 0.57432002, array([[-3.31500411,  0.2265207 ,  0.74568129, -0.56354982]], dtype=float32))
(18000, 0.57431865, array([[-3.31990051,  0.22662495,  0.74682134, -0.56342   ]], dtype=float32))
(18200, 0.57431746, array([[-3.32461858,  0.22672606,  0.74791992, -0.56329668]], dtype=float32))
(18400, 0.57431638, array([[-3.32916546,  0.22682308,  0.74897873, -0.56317711]], dtype=float32))
(18600, 0.57431531, array([[-3.33354449,  0.22691627,  0.74999893, -0.56306177]], dtype=float32))
(18800, 0.57431442, array([[-3.33776498,  0.22700654,  0.75098211, -0.56295192]], dtype=float32))
(19000, 0.57431358, array([[-3.34183216,  0.22709353,  0.75192851, -0.5628444 ]], dtype=float32))
(19200, 0.57431275, array([[-3.34575057,  0.22717719,  0.75284076, -0.56274116]], dtype=float32))
(19400, 0.57431203, array([[-3.34952545,  0.22725755,  0.753721  , -0.56264317]], dtype=float32))
(19600, 0.57431132, array([[-3.35316253,  0.22733469,  0.75456882, -0.5625475 ]], dtype=float32))
(19800, 0.57431066, array([[-3.356668  ,  0.22740975,  0.75538445, -0.56245506]], dtype=float32))
('Accuracy: ', 0.70749998)


유튜브 강좌에 있던 짧은 샘플로는 강좌에서와 거의 유사한 결과를 얻었다. 그런데 이렇게 별도로 가져온 데이터를
사용하나 cost가 영 줄어들지를 않는다...ㅠ.ㅠ 게다가 정확도도 0.7 수준...
참고로 TensorBoard로도 확인 가능하도록 했으니 확인이나 한 번 해보자. 출력한 cost 값의 챠트는 다음과 같다.


그리고 그래프는 아래와 같다.


아직 나의 수준에서는 뭔가 제대로 된 결과가 나오기는 힘든가보다. 조금 더 열심히 공부를 해봐야겠다...ㅠ.ㅠ

앞서 말했듯이 전체적인 진행을 김성훈 교수님의 유튜브 강의를 기반으로 이번 실습을 진행을 했다. 그런데 tensorflow를 1.0으로
업그레이드한 탓인지 TensorBoard 설정을 위한 API 일부가 모두 바뀌었다. 일단 코드 상에 강의에 등장하는 이전 버전의 API는
모두 주석 처리하여 남겨두었다. 간단하게 정리하면 변화는 다음과 같다. 

  • tf.scalar_summary("cost", cost) -> tf.summary.scalar("cost", cost)
  • tf.merge_all_summaries() -> tf.summary.merge_all()
  • tf.train.SummaryWriter("/logs", sess.graph_def) -> tf.summary.FileWriter("/logs", graph=sess.graph)



마지막으로 위 실습을 진행한 Jupyter 노트북과 샘플 데이터 파일을 첨부한다.


sample.txt

chapter2_logistic_regression.py.ipynb


블로그 이미지

마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


자연로그! 너 죽고 나 죽자! - 고등 수학을 초등학생처럼 배워보기~


지난 글에서 내가 문돌이라는 것을 무기 삼아 겨우 자연상수 설명 조금하고 자연로그는 그저 그런게 있는갑다 하고
그냥 넘어가버렸다. 하지만 역시…뒤처리가 안된 것 마냥 여전히 찜찜하기 그지없다. 그래서 한 번 더 자연로그를
이해하는데 도전해보기로 하였다. 과연 잘 설명이 될 지는 모르겠으나 이미 언급한 바와 같이 이러한 과정 하나하나가
분명 앞으로 나아가는 길이라 믿는다.


문돌이 혹은 수포자의 한계


어떤 수학 공식을 풀이 한다는 것, 왜 그런 공식이 도출 되었나 하는 것은 곧 수학의 입장에서는 검증을 하는 것, 다시
말해 ‘증명’을 하는 것이다. 그런데 아이러니컬 하게도 증명을 하게 되면 처음의 단순했던 식이 매우 복잡해진다.
이것은 문돌이나 수포자(이하 우리들…-.-)의 수와 연산에 대한 알레르기에 불을 붙이는 격이다. 하지만 이 과정을 
거치지 않고는 ‘이해’라는 한 단어에 접근할 수 없다.


그렇다면 어떻게 해야 이 알레르기를 극복할 수 있을까…최근 여러가지 수학 공식을 정리하면서 개인적으로 터득한
것을 정리해보고자 한다. ‘개인적’인, 지극히 ‘개인적인’ 방법이며 이 방법이 누구에게나 통한다고 장담할 수는 없다.


  1. 너무나 당연한 이야기부터 해볼까? 적어도 각 연산자의 또는 수학 기호의 의미는 알아야 한다. 굳이 그 성질이나 활용까지 이해하지는 못하더라도 적어도 개념은 알아야 한다. 예를 들어 우리들의 가장 큰 적 중 하나인 적분을 생각해보자. ∫(인테그랄, integral)이라는 기호가 정확히 뭔진 모르겠지만 어떤 범위 내에서 어떤 값들을 무한히 더해가는 것이라는 것 정도는 알아야 한다.
  2. ‘치환’에 유의해야 한다. 다른 말로 하면 가장 처음에 주어지는 ‘등식(=)’을 유심히 봐야 한다. 나는 최근까지 그 의미를 몰랐다. f(𝒙) = a𝒙 + b라는 것이 증명이 진행되어감에 따라 a𝒙 + b 대신 f(𝒙)를 사용해도 된다는 의미인지를 까맣게 몰랐다. 그래서 도대체 f(𝒙)라는 것은 어떤 의미일까을 계속 궁금해 했다. 이밖에도 길어질 수 있는 공식을 간단하게 표현하기 위해 치환을 자주 한다. 간단하게는 한 개의 변수에서부터 복잡하게는 어떤 수식을 하나의 문자로 바꾸어 쓰는 것이다. 이 것을 놓치게 되면 증명에 마지막에 가서 우리는 ‘음…도대체 이 문자는 언제부터 여기에 있었지?’하는 지극히 근혜스러운 고민을 하게 되고 만다.
  3. 2번과 같은 맥락에서 수학 공식을 풀이할 때는 단지 길어서 보기 힘든 공식을 ‘단순화’하기 위한 장치들을 많이 사용한다. 우리들은 이 부분을 이해하지 못한다. 심지어는 이렇게 축약된 부분을 다시 길게 늘여놔야 더 잘 이해하는 경우도 있다. 대체로 이런 장치들은 치환에 의해 이루어지므로 2번과 잘 연결해서 생각해야 한다.
  4. 마지막 방법도 매우 당연한 이야기다. 바로 끈기있게 보고 또 봐야 한다는 것이다. 길고 긴 증명의 과정을 따라가다보면 돌연 어느 단계에서 ‘왜 이 공식의 좌변과 우변이 같은 것이지?’라는 의문이 드는 그런 단계가 있다. 마치 몇만 광년은 워프한 듯한 지극히 아득한 느낌으로 양 변의 공식이 동일하다는 것을 이해하지 못하는 순간…아는 사람만 알 것이다. 인터스텔라급 괴리감이다…-.- 이 과정에서 1번과 2번의 자세가 필요하다.


이러한 마음가짐으로 자연로그에 대해 다시 한 번 알아보고자 한다.


다시 미분으로


처음 회귀분석과 관련된 수학 내용을 정리할 때 미분을 한 번 정리했었고 그 때 주로 참고했던 자료가 바로 위키백과의
미분 항목이었다. 그런데 앞서 설명한 그 알레르기 때문에 그냥 내가 필요한 내용만을 보고 나머지는 현기증을 느끼며
피해갔던 것이 실수였다. 바로 그 미분을 설명하는 내용 중에 자연스럽게 자연로그가 도출되고 있었던 것이다.


지금부터 우리들의 입장에서 아주 지겨울 정도로 자세하게 하나 하나 되짚어볼 것이다.


단서가 된 항목은 바로 ‘지수 함수의 미분’이었다. 우선 미분에 대해 다시 한 번 짚어보자. 미분이란 어떤 연속적인 곡선
(엄밀하게는 맞는 표현이 아니지만 우선은 이렇게 표현하자)에 대해 특정 위치에서의 기울기를 구하는 것이라고 했다.
위키의 표현으로 말하자면 평균변화율을 구할 수 있을 때 이 평균 변화율의 극한이 바로 특정 위치의 기울기(를 갖는
접선)라고 할 수 있는 것이다. 최초 출발은 여기다. 아래 공식을 이해하도록 해보자.



사실 우리네 입장에서 공식만 가지고 이해하긴 어렵다. 이해할 수 있다면 이고생도 안한다…-.- 그러니 그래프를
보면서 차근차근 알아보자. 



일단 ∆는 라틴어 델타의 대문자로 주로 변화량을 의미한다. 즉 ∆ 𝒙라는 것은 얼마인지는 모르겠지만 𝒙의 변화량을 
의미한다. 즉 아래 그래프에서 보면 𝒙는 𝒙에서부터 𝒙 + ∆ 𝒙까지 변한 것이다. 이에 대해 𝒙에 대한 함수인 𝑓(𝒙)는 
𝑓(𝒙)에서부터 𝑓(𝒙 + ∆ 𝒙)까지 변했다. 이 내용을 𝒙를 기준으로 설명하면 바로 위의 공식이 나오는 것이다. 𝒙의 변화량
∆ 𝒙에 대한 𝑓(𝒙)의 변화량 ∆ 𝑓(𝒙)의 비율이란 바로 이런 의미이다.


그리고 이 평균 변화율에 대해 극한을 적용한 것이 바로 순간변화율(미분계수)이며 우리가 미분을 통해서 얻고자 하는
값인 것이다(극한에 대한 이해는 위키에 있는 아래 이미지를 참고하자).


By Brnbrnz - 자작, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=43249235


일단 이 순간 변화율 공식을 기억해두자.


지수 함수 미분하기


우선 아래 링크(위키피디아의 미분에 대한 문서)의 ‘지수 함수의 미분’을 같이 보면서 살펴보자


https://ko.wikipedia.org/wiki/미분


특정 조건만 만족하면 많은 함수들을 미분할 수 있다. 그리고 그 많은 예가 위키에 잘 설명이 되어있다. 여기서는 그 중
지수 함수에 대한 미분을 살펴볼 것이다. 이전에는 그냥 자연로그가 있어서 그걸 사용하기만 했는데 이 지수 함수의
미분 과정에서 자연로그가 톡 튀어나온다. 신기하게도…


먼저 수학 알레르기를 극복할 수 있는 방법을 상기하자. 그리고 위키에 설명된 지수 함수의 미분 내용의 첫 줄을 살펴
보자. 𝑓(𝒙) = b^ 𝒙라는 등식이 제일 처음 보인다. 그리고 이 함수의 도함수(순간변화율을 얻을 수 있는 함수)가
다음과 같이 표시되어있다.



설명에 ∆ 𝒙를 ℎ로 표기한다고 했으니 다시 ℎ를 ∆ 𝒙로 돌려놓고 보면 다음과 같이 된다(편의상 순간변화율에서 극한을
제거하고 평균변화율만 보자).



그런데 제일 처음 등식에서 𝑓(𝒙) = b^ 𝒙라고 하였으니 𝑓(𝒙 + ∆ 𝒙) = b ^ (𝒙 + ∆ 𝒙)가 성립하고 따라서 위 식에서
b^ 𝒙를 𝑓(𝒙)로 b ^ (𝒙 + ∆ 𝒙)를 𝑓(𝒙 + ∆ 𝒙)로 바꾸어 놓으면 우리가 최초에 확인했던 평균변화율과 동일한 공식이
나온다. 이렇게 해서 지수 함수 𝑓(𝒙) = b^ 𝒙에 대한 도함수를 확인했다.


이후 내용은 이 도함수에 대한 풀이 과정이다. 비교적 어렵지 않은 내용이므로 조금만 검색을 하면서 보면 이해할 수 
있다. 그런데…'이때 상수 𝑘를'이라는 문장 바로 다음에 난데없이 자연로그가 튀어나왔다. 우변의 공식은 앞서 
진행된 풀이에 등장했던 공식이므로 당연한 등장인데 이 공식이 ln 𝑏와 같다고 하니 이 우변의 공식을 지지고 볶으면 
뭔가 자연로그에 대한 단서가 나온다는 것이렷다. 매번 이해도 못하는 자연로그를 가져다 쓰다가 처음으로 자연로그가
없는 상태에서 자연로그를 도출하게 되었다. 이제 본격적으로 어떻게 아래 공식이 자연로그가 되는지 확인해보자.



위의 등식에서 우측의 식이 어떻게 해서 자연로그로 이어지는 지를 분석해볼 것이다. 역시나 가장 먼저 할 일은
바로 ‘치환’이다. 우측 식에서 가장 복잡한 분자 𝑏^ℎ - 1을 𝑡라고 하자. 즉 𝑡 = 𝑏^ℎ - 1가 되는 것이다. 그런데 우리는
지금 지수에 대해서 알고자 하는 것이니 𝑏^ℎ를 기준으로 식을 바꾸어보면 𝑏^ℎ = 𝑡 + 1로 놓을 수 있다. 여기서 한 번
더! 분모가 ℎ이니 마지막에 바꾼 식을 ℎ에 대해 정리한다. 그러면 우리는 최초의 식에서 2개의 항을 다음과 같이
바꿔놓을 수 있다.



이 때 lim의 밑이 ℎ →0에서 𝑡 →0으로 바뀌었는데 이 것은 극한의 성질을 조금 이해해야 한다. 극한이란 
엄밀하게 말하면 정확한 어떤 수가 아닌 ‘어떤 수에 가장 근접하는 상태’라고 봐야 한다. 하지만 계산의 편의를 
위해 화살표 우측의 수라고 생각해도 무관하다. 그렇게 봤을 때 ℎ →0으로 무한히 가는 경우 

𝑏^ℎ - 1 = 𝑏^0 - 1 = 1 - 1 = 0

위 등식이 성립하므로 𝑏^ℎ - 1 = 𝑡라는 조건에 의해 결국 𝑡또한 0이 된다. 이 조건으로 인해 𝑏^ℎ - 1이 𝑡로 
치환된 식에서는 lim의 밑을 𝑡 →0로 놓을 수 있는 것이다.


원래의 식을 치환한 항들로 대체하면 다음과 같이 변경된 식이 나온다.



여기까지는 이해가 되었는가? 여기서 한가지만 더하자. 미지수가 분자와 분모에 모두 존재하니 아무래도 뭔가 더
복잡해 보인다. 그러니 미지수를 분모쪽으로 모두 몰아버리자. 이러한 방법도 식을 간단하기 위해 매우 자주 쓰이는
방법이다. 자~원래의 식의 결과를 변화시키지 않고 처리하려면? 1을 곱하면 된다. 다만 1을 어떻게 표현하는가가
관건이다. 결과부터 보자.



절묘하지 않은가? 나만 그런가? 분자의 미지수를 없애기 위해 1이라는 수를 (1/𝑡) / (1/𝑡) 로 바꾸었다. 분모와
분자가 같기만 하면 1이니까. 그래서 분모는 조금 복잡해졌지만 분자는 𝑡 * (1/𝑡) = 1로 미지수를 없애고 
1이라는 아주 쉬운 수로 바뀌었다. 이런 너무도 당연해보이는 기법들이 우리들에게는 그토록 어려운 것이다…ㅠ.ㅠ
이렇게 정리된 식은 다음과 같다.



분모를 한 번 더 정리해보자. 로그의 성질에 의해 다음과 같이 바꿀 수 있다.



드디어 나왔다! 기억하시는가? 자연상수 e의 식을! 다시 한 번 보자.



극한이 변수 t에 대해 적용되므로 극한을 t에 대해서만 놓고보면 결국 자연상수 e가 튀어나온다. 
그리고 이제 정말 마지막 정리이다.



이후 진행은 위에 링크한 위키피디아의 ‘지수 함수의 미분’항목을 참고하면 되겠다. 특이한 것은 그 내용의 마지막에
보면 지금까지 진행된 식의 𝑏라는 상수가 자연상수 𝑒일 경우, 즉 자연상수 e가 밑이 되는 지수 함수는 미분을 해도 그
도함수가 처음 형태와 동일하다는 것이며 아마도 이 성질이 매우 유용한 것 같다


정리


자연상수 e가 처음 발견된 것은 수학자 네이피어가 로그를 계산하는 과정에서라고 한다. 결국 어찌보면 자연상수보다
자연로그가 더 먼저 발견되었다고 할 수 있겠다. 어쨌든 지수함수를 미분하다보니 자연로그가 자연스럽게 도출이 되는
과정을 보았다. 적어도 자연로그와 자연상수 𝑒가 밑도 끝도 없이 뿅! 하고 태어난 것은 아니라는 것은 알 수 있게 
되었다.


이렇게 까지 해도 여전히 이해가 안가는 부분은 남아있지만 그 것은 아마도 실제로 자연로그와 자연상수 𝑒가 얼마나
유용하게 사용되는지 그 실례를 많이 접하지 못해서이리라. 하지만 그 건 어디까지나 이과충과 공돌이의 영역이므로
우리는 이정도 선에서 만족해도 될 것 같다.


도대체 텐서플로우 공부해보자고 시작해서 이게 웬 난리인지 모르겠다…ㅠ.ㅠ
이제부터는 다시 본연의 텐서플로우로 돌아가야겠다.
남들은 다 얼굴 이미지 분석하고 막 그러고 있던데…ㅠ.ㅠ

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이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^