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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
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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3
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4 import numpy
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5 import theano
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6 import time
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7 import theano.tensor as T
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8 from theano.tensor.shared_randomstreams import RandomStreams
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9 import copy
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11 from utils import update_locals
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13 # taken from LeDeepNet/daa.py
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14 # has a special case when taking log(0) (defined =0)
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15 # modified to not take the mean anymore
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16 from theano.tensor.xlogx import xlogx, xlogy0
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17 # it's target*log(output)
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18 def binary_cross_entropy(target, output, sum_axis=1):
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19 XE = xlogy0(target, output) + xlogy0((1 - target), (1 - output))
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20 return -T.sum(XE, axis=sum_axis)
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22 class LogisticRegression(object):
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23 def __init__(self, input, n_in, n_out):
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24 # initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out)
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25 self.W = theano.shared( value=numpy.zeros((n_in,n_out),
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26 dtype = theano.config.floatX) )
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27 # initialize the baises b as a vector of n_out 0s
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28 self.b = theano.shared( value=numpy.zeros((n_out,),
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29 dtype = theano.config.floatX) )
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30 # compute vector of class-membership probabilities in symbolic form
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31 self.p_y_given_x = T.nnet.softmax(T.dot(input, self.W)+self.b)
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33 # compute prediction as class whose probability is maximal in
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34 # symbolic form
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35 self.y_pred=T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)
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37 # list of parameters for this layer
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38 self.params = [self.W, self.b]
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40 def negative_log_likelihood(self, y):
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41 return -T.mean(T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]),y])
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42
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43 def errors(self, y):
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44 # check if y has same dimension of y_pred
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45 if y.ndim != self.y_pred.ndim:
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46 raise TypeError('y should have the same shape as self.y_pred',
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47 ('y', target.type, 'y_pred', self.y_pred.type))
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48
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49 # check if y is of the correct datatype
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50 if y.dtype.startswith('int'):
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51 # the T.neq operator returns a vector of 0s and 1s, where 1
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52 # represents a mistake in prediction
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53 return T.mean(T.neq(self.y_pred, y))
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54 else:
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55 raise NotImplementedError()
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58 class SigmoidalLayer(object):
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59 def __init__(self, rng, input, n_in, n_out):
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60 self.input = input
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62 W_values = numpy.asarray( rng.uniform( \
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63 low = -numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \
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64 high = numpy.sqrt(6./(n_in+n_out)), \
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65 size = (n_in, n_out)), dtype = theano.config.floatX)
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66 self.W = theano.shared(value = W_values)
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67
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68 b_values = numpy.zeros((n_out,), dtype= theano.config.floatX)
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69 self.b = theano.shared(value= b_values)
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70
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71 self.output = T.nnet.sigmoid(T.dot(input, self.W) + self.b)
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72 self.params = [self.W, self.b]
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74
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75
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76 class dA(object):
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77 def __init__(self, n_visible= 784, n_hidden= 500, corruption_level = 0.1,\
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78 input = None, shared_W = None, shared_b = None):
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79 self.n_visible = n_visible
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80 self.n_hidden = n_hidden
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81
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82 # create a Theano random generator that gives symbolic random values
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83 theano_rng = RandomStreams()
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84
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parents:
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85 if shared_W != None and shared_b != None :
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86 self.W = shared_W
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87 self.b = shared_b
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88 else:
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89 # initial values for weights and biases
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90 # note : W' was written as `W_prime` and b' as `b_prime`
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91
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92 # W is initialized with `initial_W` which is uniformely sampled
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93 # from -6./sqrt(n_visible+n_hidden) and 6./sqrt(n_hidden+n_visible)
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94 # the output of uniform if converted using asarray to dtype
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95 # theano.config.floatX so that the code is runable on GPU
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96 initial_W = numpy.asarray( numpy.random.uniform( \
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97 low = -numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \
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98 high = numpy.sqrt(6./(n_hidden+n_visible)), \
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99 size = (n_visible, n_hidden)), dtype = theano.config.floatX)
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100 initial_b = numpy.zeros(n_hidden, dtype = theano.config.floatX)
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101
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102
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103 # theano shared variables for weights and biases
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104 self.W = theano.shared(value = initial_W, name = "W")
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105 self.b = theano.shared(value = initial_b, name = "b")
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diff changeset
106
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
107
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
108 initial_b_prime= numpy.zeros(n_visible)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
109 # tied weights, therefore W_prime is W transpose
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
110 self.W_prime = self.W.T
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
111 self.b_prime = theano.shared(value = initial_b_prime, name = "b'")
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parents:
diff changeset
112
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
113 # if no input is given, generate a variable representing the input
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parents:
diff changeset
114 if input == None :
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parents:
diff changeset
115 # we use a matrix because we expect a minibatch of several examples,
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parents:
diff changeset
116 # each example being a row
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parents:
diff changeset
117 self.x = T.dmatrix(name = 'input')
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parents:
diff changeset
118 else:
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parents:
diff changeset
119 self.x = input
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parents:
diff changeset
120 # Equation (1)
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parents:
diff changeset
121 # keep 90% of the inputs the same and zero-out randomly selected subset of 10% of the inputs
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parents:
diff changeset
122 # note : first argument of theano.rng.binomial is the shape(size) of
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parents:
diff changeset
123 # random numbers that it should produce
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parents:
diff changeset
124 # second argument is the number of trials
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diff changeset
125 # third argument is the probability of success of any trial
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126 #
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parents:
diff changeset
127 # this will produce an array of 0s and 1s where 1 has a
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parents:
diff changeset
128 # probability of 1 - ``corruption_level`` and 0 with
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129 # ``corruption_level``
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parents:
diff changeset
130 self.tilde_x = theano_rng.binomial( self.x.shape, 1, 1 - corruption_level, dtype=theano.config.floatX) * self.x
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131 # Equation (2)
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parents:
diff changeset
132 # note : y is stored as an attribute of the class so that it can be
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133 # used later when stacking dAs.
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parents:
diff changeset
134 self.y = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.tilde_x, self.W ) + self.b)
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parents:
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135 # Equation (3)
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136 #self.z = T.nnet.sigmoid(T.dot(self.y, self.W_prime) + self.b_prime)
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parents:
diff changeset
137 # Equation (4)
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parents:
diff changeset
138 # note : we sum over the size of a datapoint; if we are using minibatches,
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parents:
diff changeset
139 # L will be a vector, with one entry per example in minibatch
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parents:
diff changeset
140 #self.L = - T.sum( self.x*T.log(self.z) + (1-self.x)*T.log(1-self.z), axis=1 )
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parents:
diff changeset
141 #self.L = binary_cross_entropy(target=self.x, output=self.z, sum_axis=1)
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142
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parents:
diff changeset
143 # bypassing z to avoid running to log(0)
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diff changeset
144 z_a = T.dot(self.y, self.W_prime) + self.b_prime
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diff changeset
145 log_sigmoid = T.log(1.) - T.log(1.+T.exp(-z_a))
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146 # log(1-sigmoid(z_a))
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147 log_1_sigmoid = -z_a - T.log(1.+T.exp(-z_a))
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parents:
diff changeset
148 self.L = -T.sum( self.x * (log_sigmoid) \
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parents:
diff changeset
149 + (1.0-self.x) * (log_1_sigmoid), axis=1 )
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parents:
diff changeset
150
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parents:
diff changeset
151 # I added this epsilon to avoid getting log(0) and 1/0 in grad
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diff changeset
152 # This means conceptually that there'd be no probability of 0, but that
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diff changeset
153 # doesn't seem to me as important (maybe I'm wrong?).
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154 #eps = 0.00000001
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155 #eps_1 = 1-eps
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156 #self.L = - T.sum( self.x * T.log(eps + eps_1*self.z) \
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diff changeset
157 # + (1-self.x)*T.log(eps + eps_1*(1-self.z)), axis=1 )
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parents:
diff changeset
158 # note : L is now a vector, where each element is the cross-entropy cost
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159 # of the reconstruction of the corresponding example of the
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160 # minibatch. We need to compute the average of all these to get
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161 # the cost of the minibatch
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diff changeset
162 self.cost = T.mean(self.L)
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parents:
diff changeset
163
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parents:
diff changeset
164 self.params = [ self.W, self.b, self.b_prime ]
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parents:
diff changeset
165
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
166
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
167 class SdA(object):
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parents:
diff changeset
168 def __init__(self, train_set_x, train_set_y, batch_size, n_ins,
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parents:
diff changeset
169 hidden_layers_sizes, n_outs,
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parents:
diff changeset
170 corruption_levels, rng, pretrain_lr, finetune_lr, input_divider=1.0):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
171 # Just to make sure those are not modified somewhere else afterwards
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
172 hidden_layers_sizes = copy.deepcopy(hidden_layers_sizes)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
173 corruption_levels = copy.deepcopy(corruption_levels)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
174
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
175 update_locals(self, locals())
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
176
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
177 self.layers = []
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parents:
diff changeset
178 self.pretrain_functions = []
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parents:
diff changeset
179 self.params = []
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parents:
diff changeset
180 # MODIF: added this so we also get the b_primes
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parents:
diff changeset
181 # (not used for finetuning... still using ".params")
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
182 self.all_params = []
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parents:
diff changeset
183 self.n_layers = len(hidden_layers_sizes)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
184
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
185 print "Creating SdA with params:"
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parents:
diff changeset
186 print "batch_size", batch_size
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parents:
diff changeset
187 print "hidden_layers_sizes", hidden_layers_sizes
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parents:
diff changeset
188 print "corruption_levels", corruption_levels
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parents:
diff changeset
189 print "n_ins", n_ins
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parents:
diff changeset
190 print "n_outs", n_outs
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parents:
diff changeset
191 print "pretrain_lr", pretrain_lr
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
192 print "finetune_lr", finetune_lr
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
193 print "input_divider", input_divider
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parents:
diff changeset
194 print "----"
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parents:
diff changeset
195
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
196 self.shared_divider = theano.shared(numpy.asarray(input_divider, dtype=theano.config.floatX))
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parents:
diff changeset
197
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
198 if len(hidden_layers_sizes) < 1 :
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parents:
diff changeset
199 raiseException (' You must have at least one hidden layer ')
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parents:
diff changeset
200
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
201
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
202 # allocate symbolic variables for the data
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
203 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
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parents:
diff changeset
204 self.x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
205 self.y = T.ivector('y') # the labels are presented as 1D vector of
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
206 # [int] labels
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
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parents:
diff changeset
208 for i in xrange( self.n_layers ):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
209 # construct the sigmoidal layer
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
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parents:
diff changeset
210
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
211 # the size of the input is either the number of hidden units of
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
212 # the layer below or the input size if we are on the first layer
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
213 if i == 0 :
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
214 input_size = n_ins
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
215 else:
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
216 input_size = hidden_layers_sizes[i-1]
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
217
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
218 # the input to this layer is either the activation of the hidden
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
219 # layer below or the input of the SdA if you are on the first
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
220 # layer
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
221 if i == 0 :
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
222 layer_input = self.x
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
223 else:
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
224 layer_input = self.layers[-1].output
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 layer = SigmoidalLayer(rng, layer_input, input_size,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
227 hidden_layers_sizes[i] )
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
228 # add the layer to the
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
229 self.layers += [layer]
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
230 self.params += layer.params
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 # Construct a denoising autoencoder that shared weights with this
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
233 # layer
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
234 dA_layer = dA(input_size, hidden_layers_sizes[i], \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
235 corruption_level = corruption_levels[0],\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
236 input = layer_input, \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
237 shared_W = layer.W, shared_b = layer.b)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
238
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
239 self.all_params += dA_layer.params
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
240
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
241 # Construct a function that trains this dA
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
242 # compute gradients of layer parameters
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
243 gparams = T.grad(dA_layer.cost, dA_layer.params)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
244 # compute the list of updates
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
245 updates = {}
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
246 for param, gparam in zip(dA_layer.params, gparams):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
247 updates[param] = param - gparam * pretrain_lr
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
248
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
249 # create a function that trains the dA
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
250 update_fn = theano.function([index], dA_layer.cost, \
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
251 updates = updates,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
252 givens = {
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
253 self.x : train_set_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size] / self.shared_divider})
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
254 # collect this function into a list
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
255 self.pretrain_functions += [update_fn]
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
256
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
257
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
258 # We now need to add a logistic layer on top of the MLP
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
259 self.logLayer = LogisticRegression(\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
260 input = self.layers[-1].output,\
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
261 n_in = hidden_layers_sizes[-1], n_out = n_outs)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
262
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
263 self.params += self.logLayer.params
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
264 self.all_params += self.logLayer.params
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
265 # construct a function that implements one step of finetunining
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
266
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
267 # compute the cost, defined as the negative log likelihood
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
268 cost = self.logLayer.negative_log_likelihood(self.y)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
269 # compute the gradients with respect to the model parameters
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
270 gparams = T.grad(cost, self.params)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
271 # compute list of updates
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
272 updates = {}
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
273 for param,gparam in zip(self.params, gparams):
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
274 updates[param] = param - gparam*finetune_lr
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
275
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
276 self.finetune = theano.function([index], cost,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
277 updates = updates,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
278 givens = {
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
279 self.x : train_set_x[index*batch_size:(index+1)*batch_size]/self.shared_divider,
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
280 self.y : train_set_y[index*batch_size:(index+1)*batch_size]} )
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
281
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
282 # symbolic variable that points to the number of errors made on the
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
283 # minibatch given by self.x and self.y
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
284
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
285 self.errors = self.logLayer.errors(self.y)
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
286
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
287 if __name__ == '__main__':
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
288 import sys
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
289 args = sys.argv[1:]
8a94a5c808cd Repertoire pour faire les tests avec les differents ensembles pour le finetuning
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
290