logoChat01.ai

Подробно опиши какая задача решается в данном коде...

Created on: May 19, 2025

Answered using O3 by Chat01

Question

Подробно опиши какая задача решается в данном коде из файла. напиши теорию про CNN, как формируется. Какие параметры. На данном примере из кода напиши какая размерность была в начале и после свертки, сколько сверток. Задача 1. Анализ модели CNN
Провести анализ качества аппроксимации выборки EMNIST-letters моделью сверточной нейронной сети в зависимости от:

размера ядра (можно ввести ограничение, что на каждом слое размер ядра одинаковый);
числа слоев;
от пулинга;
добавления BatchNorm;
параметра dropout.
Все выводы должны быть представленны в формате tensorboard (каждый набор параметров, свой график, пример 16-й семинар).

P.S. Выборку можно взять из torchvision.

P.S.S Если не работает скачиваение EMNIST использовать FahionMnist.

Пояснение: В данном задании важно продемонстрировать умение строить различные структуры модели CNN. Не обязательно выполнять перебор всех вариантов нейросети (проходить по сетке гиперпараметров), но описание экспериментов должны присутвовать. import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time
import os
import torchvision
from google.colab import drive
import shutil

Проверка доступности CUDA

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"Используемое устройство: {device}")

Подключение Google Drive для сохранения моделей

drive.mount('/content/drive')
MODEL_SAVE_PATH = '/content/drive/MyDrive/cnn_analysis_models/'
if not os.path.exists(MODEL_SAVE_PATH):
os.makedirs(MODEL_SAVE_PATH)

Настройка директории для логов tensorboard

LOG_DIR = '/content/drive/MyDrive/tensorboard_logs'
if not os.path.exists(LOG_DIR):
os.makedirs(LOG_DIR)

Определение пользовательского преобразования для корректировки меток EMNIST (они начинаются с 1)

class TargetAdjustment(object):
def call(self, target):
return target - 1 # Корректировка меток EMNIST, чтобы начинались с 0

Определение преобразований изображения

transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) # Mean and std for MNIST-like datasets
])

target_transform = TargetAdjustment()

Загрузка набора данных EMNIST-letters с возможностью использования FashionMNIST в случае ошибки

try:
print("Попытка загрузки набора данных EMNIST-letters...")
train_dataset = datasets.EMNIST(root='./data', split='letters', train=True, download=True,
transform=transform, target_transform=target_transform)
test_dataset = datasets.EMNIST(root='./data', split='letters', train=False, download=True,
transform=transform, target_transform=target_transform)
num_classes = 26 # EMNIST-letters содержит 26 классов (A-Z)
print("Набор данных EMNIST-letters успешно загружен")
except Exception as e:
print(f"Ошибка загрузки набора данных EMNIST: {e}")
print("Переключение на FashionMNIST...")
train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
num_classes = 10 # FashionMNIST содержит 10 классов
print("Набор данных FashionMNIST успешно загружен")

Создание загрузчиков данных

batch_size = 64
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

Отображение примеров из набора данных

def show_examples(dataset, num_examples=5):
"""
Отображение случайных примеров из набора данных

text
Аргументы:
    dataset: Набор данных PyTorch
    num_examples: Количество примеров для отображения
"""
plt.figure(figsize=(15, 3))
indices = np.random.choice(len(dataset), num_examples, replace=False)

for i, idx in enumerate(indices):
    img, label = dataset[idx]
    plt.subplot(1, num_examples, i+1)
    plt.imshow(img.squeeze().numpy(), cmap='gray')
    plt.title(f'Label: {label}')
    plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()

print("Displaying dataset examples:")
show_examples(train_dataset)

Определение гибкой архитектуры CNN

class FlexibleCNN(nn.Module):
def init(self, num_layers=3, kernel_size=3, use_batchnorm=True,
dropout_rate=0.2, pooling_type='max', num_classes=10):
"""
Гибкая архитектура CNN, позволяющая настраивать различные гиперпараметры.

text
    Аргументы:
        num_layers (int): Количество сверточных слоев
        kernel_size (int): Размер ядра свертки (одинаковый для всех слоев)
        use_batchnorm (bool): Использовать ли батч-нормализацию
        dropout_rate (float): Вероятность dropout (0 = без dropout)
        pooling_type (str): Тип пулинга ('max', 'avg', или 'none')
        num_classes (int): Количество выходных классов
    """
    super(FlexibleCNN, self).__init__()

    self.layers = nn.ModuleList()

    # Входные каналы для набора данных (1 для изображений в оттенках серого)
    in_channels = 1

    # Начинаем с 16 каналов и удваиваем с каждым слоем
    out_channels = 16

    # Создание сверточных слоев
    for i in range(num_layers):
        # Добавление сверточного блока
        conv_block = []

        # Добавление сверточного слоя
        padding = kernel_size // 2  # Padding типа "same"
        conv_block.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, padding=padding))

        # Добавление батч-нормализации, если указано
        if use_batchnorm:
            conv_block.append(nn.BatchNorm2d(out_channels))

        # Добавление функции активации
        conv_block.append(nn.ReLU())

        # Добавление пулинга, если указано
        if pooling_type == 'max':
            conv_block.append(nn.MaxPool2d(2))
        elif pooling_type == 'avg':
            conv_block.append(nn.AvgPool2d(2))

        # Добавление dropout, если указано
        if dropout_rate > 0:
            conv_block.append(nn.Dropout(dropout_rate))

        # Добавление блока в список слоев
        self.layers.append(nn.Sequential(*conv_block))

        # Обновление количества каналов для следующего слоя
        in_channels = out_channels
        out_channels *= 2

    # Расчет размера сглаженных карт признаков
    # Предполагаем, что размер входного изображения 28x28
    # Каждый слой пулинга уменьшает пространственные размеры вдвое
    feature_size = 28 // (2 ** (num_layers if pooling_type != 'none' else 0))

    # Обработка случая, когда слишком много слоев или нет пулинга
    if feature_size < 1:
        feature_size = 1

    # Итоговое количество каналов (для последнего сверточного слоя)
    final_channels = in_channels
    flattened_size = final_channels * (feature_size ** 2)

    # Добавление классификатора (полносвязные слои)
    self.classifier = nn.Sequential(
        nn.Flatten(),
        nn.Linear(flattened_size, 128),
        nn.ReLU(),
        nn.Dropout(dropout_rate),
        nn.Linear(128, num_classes)
    )

    # Инициализация весов
    self._initialize_weights()

def _initialize_weights(self):
    """Инициализация весов с использованием инициализации He"""
    for m in self.modules():
        if isinstance(m, nn.Conv2d):
            nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
            if m.bias is not None:
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
        elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
            nn.init.constant_(m.weight, 1)
            nn.init.constant_(m.bias, 0)
        elif isinstance(m, nn.Linear):
            nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
            nn.init.constant_(m.bias, 0)

def forward(self, x):
    """
    Прямой проход через сеть

    Аргументы:
        x: Входной тензор формы [batch_size, channels, height, width]

    Возвращает:
        Выходной тензор формы [batch_size, num_classes]
    """
    # Пропускаем вход через все сверточные слои
    for layer in self.layers:
        x = layer(x)

    # Пропускаем через классификатор
    return self.classifier(x)

Функция для обучения и оценки модели

def train_model(model, train_loader, test_loader, optimizer, criterion, num_epochs=10,
model_name='cnn_model', save_path=MODEL_SAVE_PATH):
"""
Обучение модели и ее периодическая оценка.

text
Аргументы:
    model: Модель для обучения
    train_loader: DataLoader для обучающих данных
    test_loader: DataLoader для тестовых данных
    optimizer: Используемый оптимизатор
    criterion: Используемая функция потерь
    num_epochs: Количество эпох обучения
    model_name: Имя для сохранения модели и логов tensorboard
    save_path: Путь для сохранения модели

Возвращает:
    Обученную модель и словарь с историей обучения
"""
# Настройка записи в tensorboard
writer = SummaryWriter(f"{LOG_DIR}/{model_name}")

# Перемещение модели на устройство (CPU/GPU)
model = model.to(device)

# Инициализация лучшей точности для сохранения модели
best_accuracy = 0.0

# История обучения
history = {
    'train_loss': [],
    'train_acc': [],
    'val_loss': [],
    'val_acc': []
}

# Получение пакета примеров для визуализации до обучения
dataiter = iter(test_loader)
sample_images, sample_labels = next(dataiter)
sample_images = sample_images.to(device)

# Визуализация структуры модели в tensorboard
dummy_input = torch.zeros(1, 1, 28, 28).to(device)  # 1 образец, 1 канал, изображение 28x28
writer.add_graph(model, dummy_input)

# Добавление образцов изображений в tensorboard
img_grid = torchvision.utils.make_grid(sample_images[:8])
writer.add_image('Примеры изображений', img_grid)

# Получение предсказаний модели до обучения
with torch.no_grad():
    model.eval()
    sample_output_before = model(sample_images)
    sample_pred_before = torch.argmax(sample_output_before, dim=1)

# Обучение модели
for epoch in range(num_epochs):
    # Фаза обучения
    model.train()
    train_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0

    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)

        # Обнуление градиентов параметров
        optimizer.zero_grad()

        # Прямой проход
        outputs = model(data)
        loss = criterion(outputs, target)

        # Обратный проход и оптимизация
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # Статистика
        train_loss += loss.item()
        _, predicted = outputs.max(1)
        total += target.size(0)
        correct += predicted.eq(target).sum().item()

        # Отчет о прогрессе
        if (batch_idx + 1) % 100 == 0:
            print(f'Эпоха: {epoch+1}/{num_epochs}, Батч: {batch_idx+1}/{len(train_loader)}, '
                  f'Потери: {loss.item():.4f}, Точность: {100.*correct/total:.2f}%')

    # Расчет метрик обучения для эпохи
    train_loss = train_loss / len(train_loader)
    train_accuracy = 100. * correct / total

    # Фаза валидации
    model.eval()
    val_loss = 0.0
    val_correct = 0
    val_total = 0

    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            outputs = model(data)
            loss = criterion(outputs, target)

            val_loss += loss.item()
            _, predicted = outputs.max(1)
            val_total += target.size(0)
            val_correct += predicted.eq(target).sum().item()

    val_loss = val_loss / len(test_loader)
    val_accuracy = 100. * val_correct / val_total

    # Сохранение истории
    history['train_loss'].append(train_loss)
    history['train_acc'].append(train_accuracy)
    history['val_loss'].append(val_loss)
    history['val_acc'].append(val_accuracy)

    # Запись в tensorboard
    writer.add_scalar('Потери/обучение', train_loss, epoch)
    writer.add_scalar('Потери/валидация', val_loss, epoch)
    writer.add_scalar('Точность/обучение', train_accuracy, epoch)
    writer.add_scalar('Точность/валидация', val_accuracy, epoch)

    # Запись примеров предсказаний в tensorboard
    if epoch % 5 == 0 or epoch == num_epochs - 1:
        with torch.no_grad():
            model.eval()
            sample_output = model(sample_images)
            sample_pred = torch.argmax(sample_output, dim=1)

            fig, axes = plt.subplots(1, 8, figsize=(15, 3))
            for i in range(8):
                axes[i].imshow(sample_images[i].cpu().squeeze().numpy(), cmap='gray')
                axes[i].set_title(f'Прогноз: {sample_pred[i].item()}')
                axes[i].axis('off')
            plt.tight_layout()
            writer.add_figure(f'Предсказания/эпоха_{epoch}', fig, epoch)
            plt.close(fig)

    # Сохранение модели, если она лучшая на данный момент
    if val_accuracy > best_accuracy:
        best_accuracy = val_accuracy
        torch.save(model.state_dict(), f"{save_path}{model_name}_best.pth")
        print(f"Сохранена лучшая модель с точностью: {best_accuracy:.2f}%")

    # Вывод результатов эпохи
    print(f'Эпоха: {epoch+1}/{num_epochs}, Потери обучения: {train_loss:.4f}, Точность обучения: {train_accuracy:.2f}%, '
          f'Потери валидации: {val_loss:.4f}, Точность валидации: {val_accuracy:.2f}%')

# Получение предсказаний модели после обучения
with torch.no_grad():
    model.eval()
    sample_output_after = model(sample_images)
    sample_pred_after = torch.argmax(sample_output_after, dim=1)

# Создание сравнительной диаграммы до и после обучения
fig, axes = plt.subplots(2, 8, figsize=(15, 5))
for i in range(8):
    # До обучения
    axes[0, i].imshow(sample_images[i].cpu().squeeze().numpy(), cmap='gray')
    axes[0, i].set_title(f'До: {sample_pred_before[i].item()}')
    axes[0, i].axis('off')

    # После обучения
    axes[1, i].imshow(sample_images[i].cpu().squeeze().numpy(), cmap='gray')
    axes[1, i].set_title(f'После: {sample_pred_after[i].item()}')
    axes[1, i].axis('off')

plt.tight_layout()
writer.add_figure('До_и_после_обучения', fig, 0)
plt.close(fig)

# Закрытие tensorboard writer
writer.close()

return model, history

Определение комбинаций гиперпараметров для тестирования

kernel_sizes = [3, 5, 7]
num_layers_list = [2, 3, 4]
pooling_types = ['max', 'avg', 'none']
batchnorm_options = [True, False]
dropout_rates = [0.0, 0.2, 0.5]

Эксперимент 1: Изменение размера ядра

def experiment_kernel_sizes():
"""Эксперимент с различными размерами ядра"""
print("\n" + "="*50)
print("Запуск эксперимента: Размер ядра")
print("="*50)

text
results = {}

# Фиксированные параметры
num_layers = 3
use_batchnorm = True
dropout_rate = 0.2
pooling_type = 'max'

for kernel_size in kernel_sizes:
    model_name = f'kernel_{kernel_size}_layers_{num_layers}_bn_{use_batchnorm}_dropout_{dropout_rate}_pool_{pooling_type}'
    print(f"\nОбучение модели с размером ядра {kernel_size}")

    # Инициализация модели
    model = FlexibleCNN(
        num_layers=num_layers,
        kernel_size=kernel_size,
        use_batchnorm=use_batchnorm,
        dropout_rate=dropout_rate,
        pooling_type=pooling_type,
        num_classes=num_classes
    )

    # Initialize optimizer and loss function
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Train model
    trained_model, history = train_model(
        model=model,
        train_loader=train_loader,
        test_loader=test_loader,
        optimizer=optimizer,
        criterion=criterion,
        num_epochs=10,
        model_name=model_name
    )

    results[kernel_size] = history['val_acc'][-1]

return results

Эксперимент 2: Изменение количества слоев

def experiment_num_layers():
"""Эксперимент с различным количеством слоев"""
print("\n" + "="*50)
print("Запуск эксперимента: Количество слоев")
print("="*50)

text
results = {}

# Фиксированные параметры
kernel_size = 3
use_batchnorm = True
dropout_rate = 0.2
pooling_type = 'max'

for num_layers in num_layers_list:
    model_name = f'kernel_{kernel_size}_layers_{num_layers}_bn_{use_batchnorm}_dropout_{dropout_rate}_pool_{pooling_type}'
    print(f"\nОбучение модели с {num_layers} слоями")

    # Initialize model
    model = FlexibleCNN(
        num_layers=num_layers,
        kernel_size=kernel_size,
        use_batchnorm=use_batchnorm,
        dropout_rate=dropout_rate,
        pooling_type=pooling_type,
        num_classes=num_classes
    )

    # Initialize optimizer and loss function
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Train model
    trained_model, history = train_model(
        model=model,
        train_loader=train_loader,
        test_loader=test_loader,
        optimizer=optimizer,
        criterion=criterion,
        num_epochs=10,
        model_name=model_name
    )

    results[num_layers] = history['val_acc'][-1]

return results

Эксперимент 3: Изменение типа пулинга

def experiment_pooling():
"""Эксперимент с различными типами пулинга"""
print("\n" + "="*50)
print("Запуск эксперимента: Тип пулинга")
print("="*50)

text
results = {}

# Фиксированные параметры
kernel_size = 3
num_layers = 3
use_batchnorm = True
dropout_rate = 0.2

for pooling_type in pooling_types:
    model_name = f'kernel_{kernel_size}_layers_{num_layers}_bn_{use_batchnorm}_dropout_{dropout_rate}_pool_{pooling_type}'
    print(f"\nОбучение модели с типом пулинга {pooling_type}")

    # Initialize model
    model = FlexibleCNN(
        num_layers=num_layers,
        kernel_size=kernel_size,
        use_batchnorm=use_batchnorm,
        dropout_rate=dropout_rate,
        pooling_type=pooling_type,
        num_classes=num_classes
    )

    # Initialize optimizer and loss function
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Train model
    trained_model, history = train_model(
        model=model,
        train_loader=train_loader,
        test_loader=test_loader,
        optimizer=optimizer,
        criterion=criterion,
        num_epochs=10,
        model_name=model_name
    )

    results[pooling_type] = history['val_acc'][-1]

return results

Эксперимент 4: С батч-нормализацией и без нее

def experiment_batchnorm():
"""Эксперимент с батч-нормализацией и без нее"""
print("\n" + "="*50)
print("Запуск эксперимента: Батч-нормализация")
print("="*50)

text
results = {}

# Фиксированные параметры
kernel_size = 3
num_layers = 3
dropout_rate = 0.2
pooling_type = 'max'

for use_batchnorm in batchnorm_options:
    model_name = f'kernel_{kernel_size}_layers_{num_layers}_bn_{use_batchnorm}_dropout_{dropout_rate}_pool_{pooling_type}'
    print(f"\nОбучение модели с BatchNorm = {use_batchnorm}")

    # Initialize model
    model = FlexibleCNN(
        num_layers=num_layers,
        kernel_size=kernel_size,
        use_batchnorm=use_batchnorm,
        dropout_rate=dropout_rate,
        pooling_type=pooling_type,
        num_classes=num_classes
    )

    # Initialize optimizer and loss function
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Train model
    trained_model, history = train_model(
        model=model,
        train_loader=train_loader,
        test_loader=test_loader,
        optimizer=optimizer,
        criterion=criterion,
        num_epochs=10,
        model_name=model_name
    )

    results[str(use_batchnorm)] = history['val_acc'][-1]

return results

Эксперимент 5: Изменение коэффициента dropout

def experiment_dropout():
"""Эксперимент с различными коэффициентами dropout"""
print("\n" + "="*50)
print("Запуск эксперимента: Коэффициент Dropout")
print("="*50)

text
results = {}

# Фиксированные параметры
kernel_size = 3
num_layers = 3
use_batchnorm = True
pooling_type = 'max'

for dropout_rate in dropout_rates:
    model_name = f'kernel_{kernel_size}_layers_{num_layers}_bn_{use_batchnorm}_dropout_{dropout_rate}_pool_{pooling_type}'
    print(f"\nОбучение модели с коэффициентом dropout {dropout_rate}")

    # Initialize model
    model = FlexibleCNN(
        num_layers=num_layers,
        kernel_size=kernel_size,
        use_batchnorm=use_batchnorm,
        dropout_rate=dropout_rate,
        pooling_type=pooling_type,
        num_classes=num_classes
    )

    # Initialize optimizer and loss function
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()

    # Train model
    trained_model, history = train_model(
        model=model,
        train_loader=train_loader,
        test_loader=test_loader,
        optimizer=optimizer,
        criterion=criterion,
        num_epochs=10,
        model_name=model_name
    )

    results[dropout_rate] = history['val_acc'][-1]

return results

Определение функции для визуализации предсказаний модели

def visualize_model_predictions(model, test_loader, num_samples=10):
"""
Визуализация предсказаний модели на образцах данных.

text
Аргументы:
    model: Обученная модель
    test_loader: DataLoader для тестовых данных
    num_samples: Количество образцов для визуализации
"""
# Get samples
dataiter = iter(test_loader)
images, labels = next(dataiter)
images = images[:num_samples]
labels = labels[:num_samples]

# Move to device
images = images.to(device)

# Get predictions
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(images)
    _, predicted = outputs.max(1)

# Move back to CPU for display
images = images.cpu()
predicted = predicted.cpu()

# Display images and predictions
plt.figure(figsize=(15, 4))
for i in range(num_samples):
    plt.subplot(2, num_samples//2, i+1)
    plt.imshow(images[i].squeeze().numpy(), cmap='gray')
    plt.title(f'Pred: {predicted[i]}, True: {labels[i]}')
    plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.show()

Создание zip-файла с логами tensorboard

def create_tensorboard_zip():
"""Создание zip-файла с логами tensorboard"""
# Удаление существующего zip-файла, если он существует
if os.path.exists('tensorboard1.zip'):
os.remove('tensorboard1.zip')

text
shutil.make_archive('tensorboard1', 'zip', LOG_DIR)
print("\nЛоги tensorboard сохранены в файл tensorboard1.zip")

Запуск экспериментов

print("\nНачало экспериментов для анализа модели CNN на наборе данных EMNIST-letters")

Comment or uncomment experiments as needed

kernel_results = experiment_kernel_sizes()
layers_results = experiment_num_layers()
pooling_results = experiment_pooling()
batchnorm_results = experiment_batchnorm()
dropout_results = experiment_dropout()

Create tensorboard zip

create_tensorboard_zip()

Вывод сводки результатов

print("\n" + "="*50)
print("СВОДКА РЕЗУЛЬТАТОВ")
print("="*50)

print("\nРезультаты по размеру ядра:", kernel_results)
print("Результаты по количеству слоев:", layers_results)
print("Результаты по типу пулинга:", pooling_results)
print("Результаты по батч-нормализации:", batchnorm_results)
print("Результаты по коэффициенту dropout:", dropout_results)

Загрузка и визуализация лучшей модели

print("\nЗагрузка лучшей модели для визуализации...")
best_model_name = 'kernel_3_layers_3_bn_True_dropout_0.2_pool_max' # Должно быть определено на основе результатов
best_model = FlexibleCNN(num_layers=3, kernel_size=3, use_batchnorm=True,
dropout_rate=0.2, pooling_type='max', num_classes=num_classes)
best_model.load_state_dict(torch.load(f"{MODEL_SAVE_PATH}{best_model_name}_best.pth"))
best_model = best_model.to(device)

Создание необученной модели для сравнения

untrained_model = FlexibleCNN(num_layers=3, kernel_size=3, use_batchnorm=True,
dropout_rate=0.2, pooling_type='max', num_classes=num_classes).to(device)

print("\nПредсказания необученной модели:")
visualize_model_predictions(untrained_model, test_loader)

print("\nПредсказания обученной модели:")
visualize_model_predictions(best_model, test_loader)

Выводы

print("\n" + "="*50)
print("ВЫВОДЫ ПО ЭКСПЕРИМЕНТАМ")
print("="*50)

print("\nАнализ размера ядра:")
print(f"Результаты: {kernel_results}")
print("Что мы ожидали: Большие размеры ядра захватывают больше пространственной информации, но могут терять мелкие детали.")

print("\nАнализ количества слоев:")
print(f"Результаты: {layers_results}")
print("Что мы ожидали: Больше слоев может захватывать более сложные шаблоны, но может быть сложнее в обучении.")

print("\nАнализ типа пулинга:")
print(f"Результаты: {pooling_results}")
print("Что мы ожидали: Max pooling сохраняет важные признаки, avg pooling дает более сглаженные выходы.")

print("\nАнализ батч-нормализации:")
print(f"Результаты: {batchnorm_results}")
print("Что мы ожидали: Батч-нормализация помогает со стабильностью обучения и скоростью сходимости.")

print("\nАнализ коэффициента dropout:")
print(f"Результаты: {dropout_results}")
print("Что мы ожидали: Более высокие коэффициенты dropout помогают предотвратить переобучение, но могут затруднять обучение.")

Thought

The user is asking for a detailed explanation about a CNN model, its theory, and the task solved. Specifically, they want to know how CNNs form, their parameters, and how the code defines the model. This includes an analysis of the initial dimension before convolution, the number of convolutions, and how different experiments with kernel size, layers, pooling, etc., affect the model’s performance. They also mention working with the EMNIST letters dataset and want to analyze the model's quality in approximation.

Thought for 24 seconds

Answer

1. Какую задачу решает код

Код — это исследовательский стенд для сверточных нейронных сетей (CNN), который автоматически:

  1. загружает EMNIST-letters (буквы A–Z, 28 × 28 px, 1 канал) ↯ при ошибке — Fashion-MNIST;
  2. собирает гибкую модель FlexibleCNN, где все ключевые гиперпараметры (размер свёрточного ядра, число слоёв, вид пулинга, BatchNorm, Dropout) задаются из-вне;
  3. обучает эту модель и логирует все метрики, граф сети и примеры изображений в TensorBoard;
  4. проводит пять серий экспериментов, сравнивая точность на валидации при разных значениях каждого гиперпараметра;
  5. сохраняет лучшую модель на Google Drive и архив с логами TensorBoard.

Таким образом решается задача анализа влияния архитектурных решений CNN на качество распознавания рукописных букв.

2. Краткая теория CNN (что важно для понимания кода)

КомпонентЧто делаетНа что влияет
Свёртка (Conv2d)Сканирует изображение фильтрами → вычисляет карты признаковРазмер ядра, шаг, паддинг, количество фильтров: задают receptive field и глубину представления
Batch NormalizationНормирует активации внутри мини-батчаСтабильность и скорость обучения, позволяет использовать более высокие learning rate
Активация (ReLU)Вводит нелинейностьПомогает сети приближать сложные функции
Пулинг (Max/Avg)Сжимает пространственное разрешениеИнвариантность к сдвигам, уменьшение вычислений
DropoutСлучайно обнуляет нейроны на обученииБорется с переобучением
Flatten + FCПереводит 3-D тензор в вектор и классифицируетКоличество признаков = channels &times; H &times; W

3. Как формируется модель в FlexibleCNN

text
Вход: 1 &times; 28 &times; 28  
Каждый блок: Conv(k&times;k, SAME) &rarr; (BatchNorm) &rarr; ReLU &rarr; (Pooling) &rarr; (Dropout)
После N блоков &rarr; Flatten &rarr; FC-128 &rarr; ReLU &rarr; Dropout &rarr; FC-num_classes

Параметры конструктора

  • num_layers — сколько таких блоков
  • kernel_size — одно и то же k для всех conv
  • use_batchnorm — вставлять ли BatchNorm
  • dropout_rate — 0 … 0.5
  • pooling_type — 'max' | 'avg' | 'none'
  • out_channels удваиваются на каждом слое (16, 32, 64, …).

Пример: настройки по умолчанию в экспериментах

num_layers = 3, kernel_size = 3, pooling_type = 'max', BatchNorm вкл., Dropout = 0.2

СлойРазмер тензора (С × H × W)Пояснение
Вход1 × 28 × 281 канал, 28 px
Conv116 × 28 × 28SAME-padding (p = 1)
MaxPool116 × 14 × 14/2
Conv232 × 14 × 14p = 1
MaxPool232 × 7 × 7/2
Conv364 × 7 × 7p = 1
MaxPool364 × 3 × 3/2, округление вниз
Flatten576 = 64 × 3 × 3вход в FC
FC-128 → FC-num_classes—классификатор

Всего свёрток = num_layers (здесь 3).
Если убрать пулинг ('none'), пространственная размерность остаётся 28 × 28, а число признаков сильно растёт (опасность-–-память).

4. Эксперименты из кода

№Что меняемЗначенияФиксируем
1Размер ядра3 / 5 / 73 слоя, MaxPool, BN on, Dropout 0.2
2Число слоёв2 / 3 / 4k = 3, MaxPool, BN on, Dropout 0.2
3Тип пулингаmax / avg / none3 слоя, k = 3, BN on, Dropout 0.2
4BatchNormon / off3 слоя, k = 3, MaxPool, Dropout 0.2
5Dropout0 / 0.2 / 0.53 слоя, k = 3, MaxPool, BN on

Каждая комбинация → своё имя эксперимента, собственная подпапка логов TensorBoard.
В лог пишутся: граф сети, лоссы/точности train-&-val, примеры прогнозов каждые 5 эпох.

5. Как интерпретировать логи TensorBoard

  • Scalars Потери/… – сходится ли модель, есть ли переобучение.
  • Scalars Точность/… – ищем пик вал-точности для подбора гиперпараметров.
  • Graph – убедиться, что архитектура соответствует задумке.
  • Images / Figures – наглядная динамика улучшения прогнозов.
  • HParams (если добавить) – легко фильтровать конфигурации.

Совет: запускать TensorBoard прямо в Colab:

bash
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir /content/drive/MyDrive/tensorboard_logs

6. Типичные выводы (ожидаемые, проверяйте по своим логам)

  • Размер ядра. k = 3 часто оптимален: захватывает контур, но требует меньше параметров, чем 5 или 7. Большие ядра полезны, если нет многих слоёв.
  • Число слоёв. +1-2 доп. слоёв повышают точность, пока не упремся в переобучение или уменьшение spatial до 1 × 1.
  • Пулинг. Max > Avg для задач, где важны ярко выраженные штрихи (буквы). Без пулинга точность может вырасти, но расход GPU-памяти и риск переобучения — выше.
  • BatchNorm. Почти всегда ускоряет обучение и повышает стабильность; без него придётся уменьшать LR.
  • Dropout. 0 – лучше на старте, но 0.2-0.5 спасает от переобучения при большом числе параметров.

Ключевые точки, которые можно дополнить в отчёте

  1. Таблица/график «val accuracy vs kernel size / n_layers / …» из TensorBoard – добавьте скриншот или экспорт.
  2. Сравнение кривых loss для моделей с/без BatchNorm – покажет, как BN сглаживает колебания.
  3. Анализ FLOPs и параметров (модуль torchinfo), чтобы показать цену каждой конфигурации.

С таким стендом вы свободно расширите эксперименты — например, добавите сгущение каналов («bottleneck»), замену ReLU на GELU, scheduler LR — достаточно изменить конструктор FlexibleCNN и список гиперпараметров.

Question

опиши подробнее как происходит преобразование размерностей при переходе через conv слои

Thought

Explaining convolutional layer transformations

The user wants a detailed explanation of how dimensions change through convolution layers. At the core of the transformation is the formula for output height and width:

out = floor((in + 2padding - dilation*(kernel_size-1) - 1) / stride + 1)*.

For a 'same' padding with stride 1, the output size stays the same as the input. Max pooling further reduces the dimensions, typically halving them. I'll also give an example for sizes like 28x28 to clarify.

Thought for 24 seconds

Answer

Как считаются H×W и C при последовательности Conv2d &rarr; (Pooling) в FlexibleCNN

ОбозначениеФормула/значение в кодеКомментарий
C_inчисло входных каналов1 для серого изображения, дальше удваивается
C_outout_channelsначинается с 16 и умножается ×2 после каждого свёрточного блока
stride (s)1 (по умолчанию)сдвиг фильтра
kernel (k)kernel_size (3 / 5 / 7)один и тот же во всех слоях
padding (p)k//2даёт «same»-свёртку (H_out = H_in)
dilation (d)1увеличение receptive field не используется
pool-stride2, если pooling_type!='none'делит H и W пополам

1. Формула свёртки

Для одного измерения (H или W):

out=⌊in+2p−d (k−1)−1s+1⌋\text{out} = \left\lfloor \frac{\text{in} + 2p - d\,(k-1) - 1}{s} + 1 \right\rfloor

Подставляя s=1, d=1, p=k//2:

  Hconv=Hin  \boxed{\; H_{\text{conv}} = H_{\text{in}} \;}

— поэтому изменение пространственного размера происходит только в Max/Average Pool.

2. Изменение каналов

text
Conv1: C 1  &rarr; 16
Conv2: C 16 &rarr; 32
Conv3: C 32 &rarr; 64
⋯
C_L = 16 · 2^(L-1)

Удвоение заложено в цикле:

python
out_channels = 16
for i in range(num_layers):
    Conv(in_channels, out_channels)
    …
    in_channels = out_channels
    out_channels *= 2

3. Как «складывается» размерность сквозь блок

text
Блок i:  Conv(k,s=1,p=k//2)
         &rarr; (BN) &rarr; ReLU
         &rarr; (Pool-2)       # если выбран max/avg
         &rarr; (Dropout)

  • Если pooling есть:
    Hi=⌊Hi−1/2⌋H_{i} = \left\lfloor H_{i-1} / 2 \right\rfloor

  • Если pooling = 'none':
    Hi=Hi−1H_{i} = H_{i-1}

4. Пример (по умолчанию: 3 слоя, k = 3, pooling = 'max')

ЭтапC × H × WВычисление
Вход1 × 28 × 28—
Conv116 × 28 × 28same-padding
Pool116 × 14 × 14/2
Conv232 × 14 × 14—
Pool232 × 7 × 7/2
Conv364 × 7 × 7—
Pool364 × 3 × 3⌊7/2⌋ = 3
Flatten57664 × 3 × 3
FC-128 → FC-N—классификация

Важно: если поставить num_layers=4 с пулингом, последняя размерность станет 1 × 1.
Если отключить пулинг (pooling_type='none'), то после 3 свёрток остаётся 28 × 28 и Flatten получает 64 × 28 × 28 = 50 176 признаков — модель становится тяжелее и требует больше памяти.

5. Универсальная формула для высоты/ширины

Пусть P = 1, если в блоке есть пулинг, иначе 0. Тогда после L слоёв:

HL=⌊H02 L⋅P⌋,CL=16⋅2L−1H_L = \left\lfloor \frac{H_0}{2^{\,L · P}} \right\rfloor, \qquad C_L = 16 \cdot 2^{L-1}

Этой же формулой можно быстро проверить, не «съедут» ли размеры до 0 при большом L.

Так шаг за шагом вычисляется полная форма тензора, а архитектура остаётся легко настраиваемой через пять гиперпараметров, которые вы варьируете в экспериментах.

Share this Q&A