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7.4 KiB
Python
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import time
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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# 04-descente_gradient_mini-lots.py
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# @title: Fondamentaux - Apprentissage par descente de gradient par mini-lots
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# @project: Mes scripts de ML
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# @lang: fr
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# @authors: Philippe Roy <philippe.roy@ac-grenoble.fr>
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# @copyright: Copyright (C) 2023 Philippe Roy
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# @license: GNU GPL
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# Commandes NumPy :
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# - np.array : créer un tableau à partir d'une liste de listes
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# - np.c_ : concatène les colonnes des tableaux
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# - np.ones : créer un tableau de 1
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# - np.linalg.inv : inversion de matrice
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# - .T : transposé de matrice
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# - .dot : produit de matrice
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# Initialisation
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# Init du temps
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t_debut = time.time()
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# Init des plots
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fig = plt.figure(figsize=(15, 5))
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fig.suptitle("Descente de gradient par mini-lots")
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donnees_ax = fig.add_subplot(141) # Observations : x1 et cibles : y
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model_ax = fig.add_subplot(142) # Modèle : theta0, theta1
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couts_ax = fig.add_subplot(143) # Coûts : RMSE, MSE, ...
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app_ax = fig.add_subplot(144) # Taux d'apprentissage : eta
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i_list=[] # Itération
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couts_2d=[]
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couts_delta=[]
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couts_mse=[] # MSE
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couts_rmse=[] # RMSE
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eta_list=[] # Taux d'apprentissage
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# Observations
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# Observations d'apprentisage
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m = 1000 # Nombre d'observations
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bg = 1 # Quantité du bruit gaussien
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x1 = 2*np.random.rand(m, 1) # Liste des observations x1
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y = 4 + 3*x1 + bg * np.random.rand(m, 1) # Liste des cibles y
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X = np.c_[np.ones((m, 1)), x1] # Matrice des observations, avec x0=1
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donnees_ax.plot(x1, y, 'b.', label="Observations")
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exact_solution = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y) # Equation normale
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# Nouvelles observations
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x1_new=np.array([[0], [2]])
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X_new = np.c_[np.ones((2, 1)), x1_new] # Matrice des observations, avec x0=1
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# Phase d'apprentissage et d'inférence
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# Phase d'apprentissage par descente de gradient stochastique
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# - theta : vecteur paramètres du modèle
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# - gradient : gradient du coût en fonction de theta
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# - eta : taux d'appentissage ici dégressif par échéancier d'apprentissage (ech_app)
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# n_epoq = 50 # Nombre d'époques
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n_epoq = 20 # Nombre d'époques (hyperparamètre)
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lot_taille = 20 # Taille d'un mini-lot (hyperparamètre)
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# def mini_batch_gradient_descent():
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# n_iterations = 50
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# minibatch_size = 20
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# t0, t1 = 200, 1000
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# thetas = np.random.randn(2, 1)
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# thetas_path = [thetas]
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# t = 0
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# for epoch in range(n_iterations):
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# shuffled_indices = np.random.permutation(m)
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# X_b_shuffled = X_b[shuffled_indices]
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# y_shuffled = y[shuffled_indices]
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# for i in range(0, m, minibatch_size):
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# t += 1
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# xi = X_b_shuffled[i:i+minibatch_size]
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# yi = y_shuffled[i:i+minibatch_size]
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# gradients = 2*xi.T.dot(xi.dot(thetas) - yi)/minibatch_size
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# eta = learning_schedule(t, t0, t1)
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# thetas = thetas - eta*gradients
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# thetas_path.append(thetas)
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# Rédéfinition du taux d'apprentissage à partir de l'échéancier d'apprentissage
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# t0, t1 = 200, 1000
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t0, t1 = 5, 50 # Facteurs de l'échéancier d'apprentissage (hyperparamètres)
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def ech_app (t):
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return t0 / (t + t1)
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# Calcul du coût (Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE))
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def mse(theta):
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return np.sum((np.dot(X, theta) - y)**2)/m
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def rmse(theta):
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return np.sqrt(np.sum((np.dot(X, theta) - y)**2)/m)
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# Initialisation aléatoire
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theta= np.random.randn(2,1)
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theta0=[theta[0]]
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theta1=[theta[1]]
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# Descente du gradient
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for epoq in range (n_epoq):
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# Mélange des observations
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indices_melange = np.random.permutation(m)
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X_melange = X[indices_melange]
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y_melange = y[indices_melange]
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for i in range(0, m, lot_taille):
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i_list.append(epoq * (m/lot_taille) + i/lot_taille)
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# Calcul du gradient du pas
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xi = X_melange[i:i+lot_taille]
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yi = y_melange[i:i+lot_taille]
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gradients = 2*xi.T.dot(xi.dot(theta) - yi)/lot_taille
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eta = ech_app (epoq * (m/lot_taille) + i/lot_taille)
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eta_list.append(eta)
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theta = theta - eta*gradients
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theta0.append(theta[0])
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theta1.append(theta[1])
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# Calcul de l'erreur avec la norme du vecteur 2D (Objectif -> Theta) dans le plan (theta0, theta1)
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couts_2d.append(np.sqrt((theta[0]-exact_solution[0])**2+(theta[1]-exact_solution[1])**2))
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# Calcul du RMSE à la main :
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# FIXME : étrange, je n'ai pas le même résultat qu'avec 'couts_rmse.append(rmse(theta))'
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delta = 0
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for j in range (m):
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delta= delta +((theta[0] + theta[1]*x1[j])-(exact_solution[0] + exact_solution[1]*x1[j]))**2
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delta = np.sqrt(delta/m)
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couts_delta.append(delta)
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# Calcul du RMSE et du MSE par les matrices
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couts_mse.append(mse(theta))
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couts_rmse.append(rmse(theta))
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# Prédiction du pas
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# Phase d'inférence (dernier pas)
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y_predict=X_new.dot(theta)
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donnees_ax.plot(x1_new, y_predict, 'c-', linewidth=0.5)
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# Résultats
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# Plot des données
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donnees_ax.set_title("Données")
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donnees_ax.plot(x1_new, y_predict, 'r-', label="Prédictions")
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donnees_ax.set_xlabel(r'$x_1$')
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donnees_ax.set_ylabel(r'$y$', rotation=0)
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donnees_ax.legend()
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# Plot des paramètres du modèle
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model_ax.set_title("Paramètres du modèle")
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model_ax.plot(theta0, theta1, '.', ls=':', color='r', fillstyle='none', label="Chemin", markevery=10)
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model_ax.plot(exact_solution[0], exact_solution[1], "o", color='k', fillstyle='full', label="Equation normale")
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model_ax.set_xlabel(r'$\theta_0$')
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model_ax.set_ylabel(r'$\theta_1 $', rotation=0)
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model_ax.legend()
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# Plot du coût
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couts_ax.set_title("Coûts")
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couts_ax.plot(i_list, couts_2d, '.', ls=':', color='c', fillstyle='none', label="Coûts vecteur 2D", markevery=10)
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couts_ax.plot(i_list, couts_delta, '.', ls=':', color='r', fillstyle='none', label="Coûts RMSE à la main", markevery=10)
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couts_ax.plot(i_list, couts_mse, '.', ls=':', color='b', fillstyle='none', label="Coûts MSE", markevery=10)
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couts_ax.plot(i_list, couts_rmse, '.', ls=':', color='g', fillstyle='none', label="Coûts RMSE", markevery=10)
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couts_ax.set_xlabel(r'$i$')
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couts_ax.set_ylabel("Coûts")
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couts_ax.legend()
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# Plot du taux d'apprentissage
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app_ax.set_title("Taux d'apprentissage")
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app_ax.plot(i_list, eta_list, '.', ls=':', color='b', fillstyle='none', label="Taux d'apprentissage", markevery=10)
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app_ax.set_xlabel(r'$i$')
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app_ax.set_ylabel(r'$\eta$', rotation=0)
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# app_ax.legend()
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plt.show()
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# Performances
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print ("Theta th : theta0 : "+str(4)+" ; theta1 : "+str(3))
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print ("Theta : theta0 : "+str(round(float(theta[0]),3))+" ; theta1 : "+str(round(float(theta[1]),3)))
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print ("Erreurs : theta0 : "+str(round(float(theta[0]-4),3))+" ; theta1 : "+str(round(float(theta[1]-3),3)))
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print ("Temps : "+str(time.time()-t_debut))
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