Mercurial > ift6266

annotate deep/stacked_dae/v_sylvain/sgd_optimization.py @ 230:8a94a5c808cd

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Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
author SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
date Fri, 12 Mar 2010 16:47:10 -0500
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children 02ed13244133
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230
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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4 # Generic SdA optimization loop, adapted from the deeplearning.net tutorial
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6 import numpy
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7 import theano
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8 import time
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9 import datetime
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10 import theano.tensor as T
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11 import sys
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13 from jobman import DD
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14 import jobman, jobman.sql
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16 from stacked_dae import SdA
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18 from ift6266.utils.seriestables import *
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20 ##def shared_dataset(data_xy):
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21 ## data_x, data_y = data_xy
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22 ## if theano.config.device.startswith("gpu"):
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23 ## print "TRANSFERING DATASETS (via shared()) TO GPU"
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24 ## shared_x = theano.shared(numpy.asarray(data_x, dtype=theano.config.floatX))
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25 ## shared_y = theano.shared(numpy.asarray(data_y, dtype=theano.config.floatX))
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26 ## shared_y = T.cast(shared_y, 'int32')
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27 ## else:
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28 ## print "WILL RUN ON CPU, NOT GPU, SO DATASETS REMAIN IN BYTES"
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29 ## shared_x = theano.shared(data_x)
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30 ## shared_y = theano.shared(data_y)
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31 ## return shared_x, shared_y
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33 ######Les shared seront remplacees utilisant "given" dans les enonces de fonction plus loin
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34 def shared_dataset(batch_size, n_in):
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36 shared_x = theano.shared(numpy.asarray(numpy.zeros((batch_size,n_in)), dtype=theano.config.floatX))
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37 shared_y = theano.shared(numpy.asarray(numpy.zeros(batch_size), dtype=theano.config.floatX))
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38 return shared_x, shared_y
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40 default_series = { \
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41 'reconstruction_error' : DummySeries(),
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42 'training_error' : DummySeries(),
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43 'validation_error' : DummySeries(),
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44 'test_error' : DummySeries(),
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45 'params' : DummySeries()
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46 }
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47
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48 class SdaSgdOptimizer:
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49 def __init__(self, dataset, hyperparameters, n_ins, n_outs, input_divider=1.0, series=default_series):
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50 self.dataset = dataset
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51 self.hp = hyperparameters
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52 self.n_ins = n_ins
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53 self.n_outs = n_outs
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54 self.input_divider = input_divider
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55
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56 self.series = series
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58 self.rng = numpy.random.RandomState(1234)
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60 self.init_datasets()
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61 self.init_classifier()
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63 sys.stdout.flush()
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65 def init_datasets(self):
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66 print "init_datasets"
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67 sys.stdout.flush()
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69 #train_set, valid_set, test_set = self.dataset
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70 self.test_set_x, self.test_set_y = shared_dataset(self.hp.minibatch_size,self.n_ins)
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71 self.valid_set_x, self.valid_set_y = shared_dataset(self.hp.minibatch_size,self.n_ins)
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72 self.train_set_x, self.train_set_y = shared_dataset(self.hp.minibatch_size,self.n_ins)
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73
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74 # compute number of minibatches for training, validation and testing
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75 self.n_train_batches = self.train_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size
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diff changeset
76 self.n_valid_batches = self.valid_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size
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77 # remove last batch in case it's incomplete
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78 self.n_test_batches = (self.test_set_x.value.shape[0] / self.hp.minibatch_size) - 1
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79
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80 def init_classifier(self):
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81 print "Constructing classifier"
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82
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83 # we don't want to save arrays in DD objects, so
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84 # we recreate those arrays here
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85 nhl = self.hp.num_hidden_layers
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86 layers_sizes = [self.hp.hidden_layers_sizes] * nhl
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diff changeset
87 corruption_levels = [self.hp.corruption_levels] * nhl
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88
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89 # construct the stacked denoising autoencoder class
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90 self.classifier = SdA( \
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91 train_set_x= self.train_set_x, \
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diff changeset
92 train_set_y = self.train_set_y,\
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diff changeset
93 batch_size = self.hp.minibatch_size, \
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94 n_ins= self.n_ins, \
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diff changeset
95 hidden_layers_sizes = layers_sizes, \
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diff changeset
96 n_outs = self.n_outs, \
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diff changeset
97 corruption_levels = corruption_levels,\
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parents:
diff changeset
98 rng = self.rng,\
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parents:
diff changeset
99 pretrain_lr = self.hp.pretraining_lr, \
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parents:
diff changeset
100 finetune_lr = self.hp.finetuning_lr,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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diff changeset
101 input_divider = self.input_divider )
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diff changeset
102
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
103 #theano.printing.pydotprint(self.classifier.pretrain_functions[0], "function.graph")
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parents:
diff changeset
104
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
105 sys.stdout.flush()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
106
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
107 def train(self):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
108 self.pretrain()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
109 self.finetune()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
110
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
111 def pretrain(self):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff changeset
112 print "STARTING PRETRAINING, time = ", datetime.datetime.now()
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diff changeset
113 sys.stdout.flush()
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parents:
diff changeset
114
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
115 start_time = time.clock()
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parents:
diff changeset
116 ## Pre-train layer-wise
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parents:
diff changeset
117 for i in xrange(self.classifier.n_layers):
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parents:
diff changeset
118 # go through pretraining epochs
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parents:
diff changeset
119 for epoch in xrange(self.hp.pretraining_epochs_per_layer):
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parents:
diff changeset
120 # go through the training set
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
121 for batch_index in xrange(self.n_train_batches):
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parents:
diff changeset
122 c = self.classifier.pretrain_functions[i](batch_index)
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parents:
diff changeset
123
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
124 self.series["reconstruction_error"].append((epoch, batch_index), c)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
125
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
126 print 'Pre-training layer %i, epoch %d, cost '%(i,epoch),c
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
127 sys.stdout.flush()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
128
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
129 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
130
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
131 end_time = time.clock()
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parents:
diff changeset
132
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parents:
diff changeset
133 print ('Pretraining took %f minutes' %((end_time-start_time)/60.))
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parents:
diff changeset
134 self.hp.update({'pretraining_time': end_time-start_time})
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
135
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
136 sys.stdout.flush()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
137
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
138 def finetune(self):
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
139 print "STARTING FINETUNING, time = ", datetime.datetime.now()
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
140
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
141 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
142 minibatch_size = self.hp.minibatch_size
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
143
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
144 # create a function to compute the mistakes that are made by the model
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
145 # on the validation set, or testing set
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
146 shared_divider = theano.shared(numpy.asarray(self.input_divider, dtype=theano.config.floatX))
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
147 test_model = theano.function([index], self.classifier.errors,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
148 givens = {
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parents:
diff changeset
149 self.classifier.x: self.test_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size] / shared_divider,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
150 self.classifier.y: self.test_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
151
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
152 validate_model = theano.function([index], self.classifier.errors,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
153 givens = {
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
154 self.classifier.x: self.valid_set_x[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size] / shared_divider,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
155 self.classifier.y: self.valid_set_y[index*minibatch_size:(index+1)*minibatch_size]})
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
156
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
157
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
158 # early-stopping parameters
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
159 patience = 10000 # look as this many examples regardless
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parents:
diff changeset
160 patience_increase = 2. # wait this much longer when a new best is
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
161 # found
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
162 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
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parents:
diff changeset
163 # considered significant
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parents:
diff changeset
164 validation_frequency = min(self.n_train_batches, patience/2)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
165 # go through this many
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
166 # minibatche before checking the network
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parents:
diff changeset
167 # on the validation set; in this case we
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SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
168 # check every epoch
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
169
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
170 best_params = None
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
171 best_validation_loss = float('inf')
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
172 test_score = 0.
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
173 start_time = time.clock()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
174
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
175 done_looping = False
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
176 epoch = 0
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
177
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
178 while (epoch < self.hp.max_finetuning_epochs) and (not done_looping):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
179 epoch = epoch + 1
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
180 for minibatch_index in xrange(self.n_train_batches):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
181
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
182 cost_ij = self.classifier.finetune(minibatch_index)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
183 iter = epoch * self.n_train_batches + minibatch_index
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
184
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
185 self.series["training_error"].append((epoch, minibatch_index), cost_ij)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
186
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
187 if (iter+1) % validation_frequency == 0:
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
188
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
189 validation_losses = [validate_model(i) for i in xrange(self.n_valid_batches)]
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
190 this_validation_loss = numpy.mean(validation_losses)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
191
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
192 self.series["validation_error"].\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
193 append((epoch, minibatch_index), this_validation_loss*100.)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
194
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
195 print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' % \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
196 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches, \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
197 this_validation_loss*100.))
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
198
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
199
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
200 # if we got the best validation score until now
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
201 if this_validation_loss < best_validation_loss:
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
202
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
203 #improve patience if loss improvement is good enough
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
204 if this_validation_loss < best_validation_loss * \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
205 improvement_threshold :
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
206 patience = max(patience, iter * patience_increase)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
207
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
208 # save best validation score and iteration number
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
209 best_validation_loss = this_validation_loss
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
210 best_iter = iter
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
211
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
212 # test it on the test set
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
213 test_losses = [test_model(i) for i in xrange(self.n_test_batches)]
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
214 test_score = numpy.mean(test_losses)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
215
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
216 self.series["test_error"].\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
217 append((epoch, minibatch_index), test_score*100.)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
218
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
219 print((' epoch %i, minibatch %i/%i, test error of best '
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
220 'model %f %%') %
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
221 (epoch, minibatch_index+1, self.n_train_batches,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
222 test_score*100.))
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
223
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
224 sys.stdout.flush()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
225
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
226 self.series['params'].append((epoch,), self.classifier.all_params)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
227
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
228 if patience <= iter :
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
229 done_looping = True
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
230 break
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
231
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
232 end_time = time.clock()
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
233 self.hp.update({'finetuning_time':end_time-start_time,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
234 'best_validation_error':best_validation_loss,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
235 'test_score':test_score,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff changeset
236 'num_finetuning_epochs':epoch})
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
237
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
238 print(('Optimization complete with best validation score of %f %%,'
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
239 'with test performance %f %%') %
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
240 (best_validation_loss * 100., test_score*100.))
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
241 print ('The finetuning ran for %f minutes' % ((end_time-start_time)/60.))
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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242
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
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8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
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