サルでもわかる機械学習

H2O.aiで手書き数字MNIST分類

このページは、
機械学習ソフトH2O.aiの続きであり、H2O.ai上で、手書き数字認識MNISTのサンプルを実行してみます。

開発環境

Windows 8.1 Pro 64-bit(Windows 7やMacでも可能だと思われます)

Java 1.8.0_151-b12

H2O.ai 3.14.0.7

手順

チュートリアルの写経を行います。

前回の終了時は、以下のような画面になっているので、画面右側の、view example Flowsをクリック。

以下のような画面になるので、DeepLearning_MNIST.flow をクリック。

Load Notebookをクリック。

画面左側に出てくるチュートリアル（英語）を実行してみます。

一番上の行の右側の「すべて実行」ボタンをクリックします（これだけです！）。

すると、以下のように学習が始まります。

何分か待ちます。待っている間に私は寝てしまったので、何分かかったかは不明です。

終了後の画面です。

https://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/bigdata/laptop/mnist/test.csv.gz

というところから、MNISTのtestデータセットをダウンロードしたようです。

ダウンロードしたデータのC785を、Enumに変更したようです。元画像が28×28=784のグレースケール画像なので、最後の785にラベルがあり
それをEnumに変更したのだと予想します。Enumが何を示しているのかはなんとなくしか分かりません。おそらく、整数なのかなと予想します。

こちらも、

https://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/bigdata/laptop/mnist/train.csv.gz

というところから、MNISTのtrainデータセットをダウンロードしたようです。

詳細不明ですが、testデータと同様、C785を、Enumに変更したようです。Separateの意味はよく分かりませんでした。

とりあえず、train.hex(trainのデータ？)のsummeryを表示したみたいです。60000行、785列となっています。28×28の0から255までのグレースケール画像の値と、そのラベルで785であり、画像とラベルのセットが60000個並んだ行列ということだと思います。

モデルの構築ということで、“Deep Learning”を選択した後、ごちゃごちゃいろいろやっているようです。おそらく、隠れ層は2層で、L1が128ノード、L2が64ノードなのだと思うのですが、間違っていたらすみません。モデルの可視化もしてくれると便利なのですが、そのような機能があるのかどうかはまだ調べて切れておりません。

こちらは結果の出力、保存のようです。

training_logloss, validation_loglossのグラフが表示されています。横軸がEpoch数、縦軸が損失関数の値となっています。

このグラフは、今回は、あまり意味がないような気がしますが、”Top-10 Hit Ratios for training and validation”だそうです。

上がtrainデータのConfusion Matrix、下がvalidationデータのConfusion Matrix。縦（行）に、正解のラベルが記載されており、今回の機械学習モデルで判定した結果が横に並んでいます。上のtrainデータでは、本当は“0”である993個の画像のうち、992個を“0”と判定し、1個を“4”と判定しているので、Errorは0.0010となっています。

とりあえず、MNISTサンプルコードの実行は以上となります。

保存しないと消えてしまうので、とりあえず、画面左上のSaveボタンを押して、保存しておきます。後で、どうやって呼び出すのかはまだ私には分かりません。