annotate baseline/log_reg/log_reg.py @ 169:d37c944133c3

directory name change
author Dumitru Erhan <dumitru.erhan@gmail.com>
date Fri, 26 Feb 2010 14:24:11 -0500
parents baseline_algorithms/log_reg/log_reg.py@d1bb6e06497a
children 5d88ed99c0af
rev   line source
158
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
1 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
2 This tutorial introduces logistic regression using Theano and stochastic
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
3 gradient descent.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
4
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
5 Logistic regression is a probabilistic, linear classifier. It is parametrized
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
6 by a weight matrix :math:`W` and a bias vector :math:`b`. Classification is
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
7 done by projecting data points onto a set of hyperplanes, the distance to
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
8 which is used to determine a class membership probability.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
9
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
10 Mathematically, this can be written as:
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
11
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
12 .. math::
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
13 P(Y=i|x, W,b) &= softmax_i(W x + b) \\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
14 &= \frac {e^{W_i x + b_i}} {\sum_j e^{W_j x + b_j}}
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
15
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
16
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
17 The output of the model or prediction is then done by taking the argmax of
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
18 the vector whose i'th element is P(Y=i|x).
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
19
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
20 .. math::
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
21
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
22 y_{pred} = argmax_i P(Y=i|x,W,b)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
23
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
24
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
25 This tutorial presents a stochastic gradient descent optimization method
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
26 suitable for large datasets, and a conjugate gradient optimization method
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
27 that is suitable for smaller datasets.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
28
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
29
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
30 References:
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
31
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
32 - textbooks: "Pattern Recognition and Machine Learning" -
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
33 Christopher M. Bishop, section 4.3.2
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
34
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
35 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
36 __docformat__ = 'restructedtext en'
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
37
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
38 import numpy, time, cPickle, gzip
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
39
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
40 import theano
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
41 import theano.tensor as T
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
42
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
43
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
44 class LogisticRegression(object):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
45 """Multi-class Logistic Regression Class
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
46
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
47 The logistic regression is fully described by a weight matrix :math:`W`
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
48 and bias vector :math:`b`. Classification is done by projecting data
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
49 points onto a set of hyperplanes, the distance to which is used to
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
50 determine a class membership probability.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
51 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
52
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
53
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
54 def __init__( self, input, n_in, n_out ):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
55 """ Initialize the parameters of the logistic regression
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
56
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
57 :type input: theano.tensor.TensorType
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
58 :param input: symbolic variable that describes the input of the
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
59 architecture (one minibatch)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
60
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
61 :type n_in: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
62 :param n_in: number of input units, the dimension of the space in
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
63 which the datapoints lie
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
64
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
65 :type n_out: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
66 :param n_out: number of output units, the dimension of the space in
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
67 which the labels lie
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
68
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
69 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
70
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
71 # initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
72 self.W = theano.shared( value = numpy.zeros(( n_in, n_out ), dtype = theano.config.floatX ),
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
73 name =' W')
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
74 # initialize the baises b as a vector of n_out 0s
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
75 self.b = theano.shared( value = numpy.zeros(( n_out, ), dtype = theano.config.floatX ),
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
76 name = 'b')
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
77
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
78
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
79 # compute vector of class-membership probabilities in symbolic form
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
80 self.p_y_given_x = T.nnet.softmax( T.dot( input, self.W ) + self.b )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
81
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
82 # compute prediction as class whose probability is maximal in
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
83 # symbolic form
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
84 self.y_pred=T.argmax( self.p_y_given_x, axis =1 )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
85
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
86 # parameters of the model
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
87 self.params = [ self.W, self.b ]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
88
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
89
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
90 def negative_log_likelihood( self, y ):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
91 """Return the mean of the negative log-likelihood of the prediction
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
92 of this model under a given target distribution.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
93
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
94 .. math::
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
95
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
96 \frac{1}{|\mathcal{D}|} \mathcal{L} (\theta=\{W,b\}, \mathcal{D}) =
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
97 \frac{1}{|\mathcal{D}|} \sum_{i=0}^{|\mathcal{D}|} \log(P(Y=y^{(i)}|x^{(i)}, W,b)) \\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
98 \ell (\theta=\{W,b\}, \mathcal{D})
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
99
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
100 :type y: theano.tensor.TensorType
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
101 :param y: corresponds to a vector that gives for each example the
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
102 correct label
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
103
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
104 Note: we use the mean instead of the sum so that
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
105 the learning rate is less dependent on the batch size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
106 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
107 # y.shape[0] is (symbolically) the number of rows in y, i.e., number of examples (call it n) in the minibatch
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
108 # T.arange(y.shape[0]) is a symbolic vector which will contain [0,1,2,... n-1]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
109 # T.log(self.p_y_given_x) is a matrix of Log-Probabilities (call it LP) with one row per example and one column per class
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
110 # LP[T.arange(y.shape[0]),y] is a vector v containing [LP[0,y[0]], LP[1,y[1]], LP[2,y[2]], ..., LP[n-1,y[n-1]]]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
111 # and T.mean(LP[T.arange(y.shape[0]),y]) is the mean (across minibatch examples) of the elements in v,
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
112 # i.e., the mean log-likelihood across the minibatch.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
113 return -T.mean( T.log( self.p_y_given_x )[ T.arange( y.shape[0] ), y ] )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
114
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
115
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
116 def errors( self, y ):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
117 """Return a float representing the number of errors in the minibatch
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
118 over the total number of examples of the minibatch ; zero one
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
119 loss over the size of the minibatch
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
120
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
121 :type y: theano.tensor.TensorType
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
122 :param y: corresponds to a vector that gives for each example the
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
123 correct label
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
124 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
125
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
126 # check if y has same dimension of y_pred
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
127 if y.ndim != self.y_pred.ndim:
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
128 raise TypeError( 'y should have the same shape as self.y_pred',
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
129 ( 'y', target.type, 'y_pred', self.y_pred.type ) )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
130 # check if y is of the correct datatype
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
131 if y.dtype.startswith('int'):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
132 # the T.neq operator returns a vector of 0s and 1s, where 1
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
133 # represents a mistake in prediction
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
134 return T.mean( T.neq( self.y_pred, y ) )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
135 else:
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
136 raise NotImplementedError()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
137
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
138 def shared_dataset( data_xy ):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
139 """ Function that loads the dataset into shared variables
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
140
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
141 The reason we store our dataset in shared variables is to allow
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
142 Theano to copy it into the GPU memory (when code is run on GPU).
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
143 Since copying data into the GPU is slow, copying a minibatch everytime
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
144 is needed (the default behaviour if the data is not in a shared
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
145 variable) would lead to a large decrease in performance.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
146 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
147 data_x, data_y = data_xy
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
148 shared_x = theano.shared( numpy.asarray( data_x, dtype = theano.config.floatX ) )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
149 shared_y = theano.shared( numpy.asarray( data_y, dtype = theano.config.floatX ) )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
150 # When storing data on the GPU it has to be stored as floats
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
151 # therefore we will store the labels as ``floatX`` as well
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
152 # (``shared_y`` does exactly that). But during our computations
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
153 # we need them as ints (we use labels as index, and if they are
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
154 # floats it doesn't make sense) therefore instead of returning
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
155 # ``shared_y`` we will have to cast it to int. This little hack
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
156 # lets ous get around this issue
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
157 return shared_x, T.cast( shared_y, 'int32' )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
158
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
159 def load_data_pkl_gz( dataset ):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
160 ''' Loads the dataset
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
161
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
162 :type dataset: string
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
163 :param dataset: the path to the dataset (here MNIST)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
164 '''
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
165
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
166 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
167 # Load Data
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
168 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
169
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
170
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
171 print '... loading data'
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
172
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
173 # Load the dataset
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
174 f = gzip.open(dataset,'rb')
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
175 train_set, valid_set, test_set = cPickle.load(f)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
176 f.close()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
177
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
178 test_set_x, test_set_y = shared_dataset( test_set )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
179 valid_set_x, valid_set_y = shared_dataset( valid_set )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
180 train_set_x, train_set_y = shared_dataset( train_set )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
181
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
182 rval = [ ( train_set_x, train_set_y ), ( valid_set_x,valid_set_y ), ( test_set_x, test_set_y ) ]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
183 return rval
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
184
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
185 ##def load_data_ft( verbose = False,\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
186 ## data_path = '/data/lisa/data/nist/by_class/'\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
187 ## train_data = 'all/all_train_data.ft',\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
188 ## train_labels = 'all/all_train_labels.ft',\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
189 ## test_data = 'all/all_test_data.ft',\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
190 ## test_labels = 'all/all_test_labels.ft'):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
191 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
192 ## train_data_file = open(data_path + train_data)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
193 ## train_labels_file = open(data_path + train_labels)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
194 ## test_labels_file = open(data_path + test_data)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
195 ## test_data_file = open(data_path + test_labels)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
196 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
197 ## raw_train_data = ft.read( train_data_file)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
198 ## raw_train_labels = ft.read(train_labels_file)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
199 ## raw_test_data = ft.read( test_labels_file)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
200 ## raw_test_labels = ft.read( test_data_file)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
201 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
202 ## f.close()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
203 ## g.close()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
204 ## i.close()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
205 ## h.close()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
206 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
207 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
208 ## test_set_x, test_set_y = shared_dataset(test_set)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
209 ## valid_set_x, valid_set_y = shared_dataset(valid_set)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
210 ## train_set_x, train_set_y = shared_dataset(train_set)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
211 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
212 ## rval = [(train_set_x, train_set_y), (valid_set_x,valid_set_y), (test_set_x, test_set_y)]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
213 ## return rval
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
214 ## #create a validation set the same size as the test size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
215 ## #use the end of the training array for this purpose
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
216 ## #discard the last remaining so we get a %batch_size number
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
217 ## test_size=len(raw_test_labels)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
218 ## test_size = int(test_size/batch_size)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
219 ## test_size*=batch_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
220 ## train_size = len(raw_train_data)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
221 ## train_size = int(train_size/batch_size)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
222 ## train_size*=batch_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
223 ## validation_size =test_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
224 ## offset = train_size-test_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
225 ## if verbose == True:
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
226 ## print 'train size = %d' %train_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
227 ## print 'test size = %d' %test_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
228 ## print 'valid size = %d' %validation_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
229 ## print 'offset = %d' %offset
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
230 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
231 ##
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
232
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
233 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
234 # MAIN
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
235 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
236
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
237 def log_reg( learning_rate = 0.13, nb_max_examples =1000000, batch_size = 50, \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
238 dataset_name = 'mnist.pkl.gz', image_size = 28 * 28, nb_class = 10, \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
239 patience = 5000, patience_increase = 2, improvement_threshold = 0.995):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
240
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
241 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
242 Demonstrate stochastic gradient descent optimization of a log-linear
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
243 model
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
244
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
245 This is demonstrated on MNIST.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
246
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
247 :type learning_rate: float
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
248 :param learning_rate: learning rate used (factor for the stochastic
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
249 gradient)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
250
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
251 :type nb_max_examples: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
252 :param nb_max_examples: maximal number of epochs to run the optimizer
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
253
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
254 :type batch_size: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
255 :param batch_size: size of the minibatch
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
256
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
257 :type dataset_name: string
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
258 :param dataset: the path of the MNIST dataset file from
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
259 http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
260
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
261 :type image_size: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
262 :param image_size: size of the input image in pixels (width * height)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
263
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
264 :type nb_class: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
265 :param nb_class: number of classes
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
266
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
267 :type patience: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
268 :param patience: look as this many examples regardless
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
269
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
270 :type patience_increase: int
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
271 :param patience_increase: wait this much longer when a new best is found
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
272
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
273 :type improvement_threshold: float
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
274 :param improvement_threshold: a relative improvement of this much is considered significant
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
275
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
276
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
277 """
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
278 datasets = load_data_pkl_gz( dataset_name )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
279
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
280 train_set_x, train_set_y = datasets[0]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
281 valid_set_x, valid_set_y = datasets[1]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
282 test_set_x , test_set_y = datasets[2]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
283
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
284 # compute number of minibatches for training, validation and testing
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
285 n_train_batches = train_set_x.value.shape[0] / batch_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
286 n_valid_batches = valid_set_x.value.shape[0] / batch_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
287 n_test_batches = test_set_x.value.shape[0] / batch_size
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
288
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
289 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
290 # Build actual model
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
291 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
292
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
293 print '... building the model'
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
294
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
295 # allocate symbolic variables for the data
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
296 index = T.lscalar( ) # index to a [mini]batch
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
297 x = T.matrix('x') # the data is presented as rasterized images
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
298 y = T.ivector('y') # the labels are presented as 1D vector of
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
299 # [int] labels
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
300
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
301 # construct the logistic regression class
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
302
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
303 classifier = LogisticRegression( input = x, n_in = image_size, n_out = nb_class )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
304
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
305 # the cost we minimize during training is the negative log likelihood of
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
306 # the model in symbolic format
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
307 cost = classifier.negative_log_likelihood( y )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
308
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
309 # compiling a Theano function that computes the mistakes that are made by
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
310 # the model on a minibatch
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
311 test_model = theano.function( inputs = [ index ],
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
312 outputs = classifier.errors( y ),
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
313 givens = {
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
314 x:test_set_x[ index * batch_size: ( index + 1 ) * batch_size ],
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
315 y:test_set_y[ index * batch_size: ( index + 1 ) * batch_size ] } )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
316
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
317 validate_model = theano.function( inputs = [ index ],
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
318 outputs = classifier.errors( y ),
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
319 givens = {
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
320 x:valid_set_x[ index * batch_size: ( index + 1 ) * batch_size ],
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
321 y:valid_set_y[ index * batch_size: ( index + 1 ) * batch_size ] } )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
322
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
323 # compute the gradient of cost with respect to theta = ( W, b )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
324 g_W = T.grad( cost = cost, wrt = classifier.W )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
325 g_b = T.grad( cost = cost, wrt = classifier.b )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
326
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
327 # specify how to update the parameters of the model as a dictionary
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
328 updates = { classifier.W: classifier.W - learning_rate * g_W,\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
329 classifier.b: classifier.b - learning_rate * g_b}
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
330
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
331 # compiling a Theano function `train_model` that returns the cost, but in
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
332 # the same time updates the parameter of the model based on the rules
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
333 # defined in `updates`
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
334 train_model = theano.function( inputs = [ index ],
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
335 outputs = cost,
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
336 updates = updates,
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
337 givens = {
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
338 x: train_set_x[ index * batch_size: ( index + 1 ) * batch_size ],
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
339 y: train_set_y[ index * batch_size: ( index + 1 ) * batch_size ] } )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
340
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
341 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
342 # Train model
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
343 #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
344
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
345 print '... training the model'
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
346 # early-stopping parameters
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
347 patience = 5000 # look as this many examples regardless
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
348 patience_increase = 2 # wait this much longer when a new best is
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
349 # found
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
350 improvement_threshold = 0.995 # a relative improvement of this much is
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
351 # considered significant
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
352 validation_frequency = min( n_train_batches, patience * 0.5 )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
353 # go through this many
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
354 # minibatche before checking the network
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
355 # on the validation set; in this case we
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
356 # check every epoch
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
357
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
358 best_params = None
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
359 best_validation_loss = float('inf')
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
360 test_score = 0.
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
361 start_time = time.clock()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
362
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
363 done_looping = False
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
364 n_epochs = nb_max_examples / train_set_x.value.shape[0]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
365 epoch = 0
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
366
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
367 while ( epoch < n_epochs ) and ( not done_looping ):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
368
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
369 epoch = epoch + 1
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
370 for minibatch_index in xrange( n_train_batches ):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
371
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
372 minibatch_avg_cost = train_model( minibatch_index )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
373 # iteration number
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
374 iter = epoch * n_train_batches + minibatch_index
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
375
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
376 if ( iter + 1 ) % validation_frequency == 0:
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
377 # compute zero-one loss on validation set
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
378 validation_losses = [ validate_model( i ) for i in xrange( n_valid_batches ) ]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
379 this_validation_loss = numpy.mean( validation_losses )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
380
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
381 print('epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%' % \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
382 ( epoch, minibatch_index + 1,n_train_batches, \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
383 this_validation_loss*100. ) )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
384
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
385
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
386 # if we got the best validation score until now
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
387 if this_validation_loss < best_validation_loss:
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
388 #improve patience if loss improvement is good enough
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
389 if this_validation_loss < best_validation_loss * \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
390 improvement_threshold :
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
391 patience = max( patience, iter * patience_increase )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
392
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
393 best_validation_loss = this_validation_loss
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
394 # test it on the test set
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
395
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
396 test_losses = [test_model(i) for i in xrange(n_test_batches)]
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
397 test_score = numpy.mean(test_losses)
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
398
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
399 print((' epoch %i, minibatch %i/%i, test error of best '
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
400 'model %f %%') % \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
401 (epoch, minibatch_index+1, n_train_batches,test_score*100.))
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
402
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
403 if patience <= iter :
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
404 done_looping = True
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
405 break
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
406
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
407 end_time = time.clock()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
408 print(('Optimization complete with best validation score of %f %%,'
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
409 'with test performance %f %%') %
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
410 ( best_validation_loss * 100., test_score * 100.))
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
411 print ('The code ran for %f minutes' % ((end_time-start_time) / 60.))
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
412
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
413 ###### return validation_error, test_error, nb_exemples, time
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
414
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
415 if __name__ == '__main__':
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
416 log_reg()
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
417
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
418
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
419 def jobman_log_reg(state, channel):
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
420 (validation_error, test_error, nb_exemples, time) = log_reg( learning_rate = state.learning_rate,\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
421 nb_max_examples = state.nb_max_examples,\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
422 batch_size = state.batch_size,\
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
423 dataset_name = state.dataset_name, \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
424 image_size = state.image_size, \
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
425 nb_class = state.nb_class )
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
426
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
427 state.validation_error = validation_error
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
428 state.test_error = test_error
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
429 state.nb_exemples = nb_exemples
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
430 state.time = time
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
431 return channel.COMPLETE
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
432
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
433
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
434
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
435
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
436
d1bb6e06497a nouveau répertoire régression logistique
Myriam Cote <cotemyri@iro.umontreal.ca>
parents:
diff changeset
437