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Apprentissage et Fouille de Données Visuelles

E. Viennet

L2TIUniversité Paris 13

2018-2019

E. Viennet (Université Paris 13) Apprentissage et Fouille de Données Visuelles 2018-2019 1 / 44

Plan du cours1 Introduction2 Bases de l’apprentissage (machine learning)

Apprentissage superviséApprentissage non-superviséApprentissage et généralisationRésumé du cours 1

3 Introduction au Deep LearningQuelques applications au traitement d’images ou de vidéosPrincipe généralHistoire du connexionnismePerceptrons multi-couchesApprentissage par descente du gradientArchitecture d’un réseau multicouche (MLP)Apprentissage d’un réseauOutils logicielsOutils de calculImplémentation en PyTorchE. Viennet (Université Paris 13) Apprentissage et Fouille de Données Visuelles 2018-2019 2 / 44

Introduction

Plan1 Introduction2 Bases de l’apprentissage (machine learning)

Apprentissage superviséApprentissage non-superviséApprentissage et généralisationRésumé du cours 1

3 Introduction au Deep LearningQuelques applications au traitement d’images ou de vidéosPrincipe généralHistoire du connexionnismePerceptrons multi-couchesApprentissage par descente du gradientArchitecture d’un réseau multicouche (MLP)Apprentissage d’un réseauOutils logicielsOutils de calculImplémentation en PyTorchE. Viennet (Université Paris 13) Apprentissage et Fouille de Données Visuelles 2018-2019 3 / 44

Bases de l’apprentissage (machine learning)

Plan1 Introduction2 Bases de l’apprentissage (machine learning)

Apprentissage superviséApprentissage non-superviséApprentissage et généralisationRésumé du cours 1

3 Introduction au Deep LearningQuelques applications au traitement d’images ou de vidéosPrincipe généralHistoire du connexionnismePerceptrons multi-couchesApprentissage par descente du gradientArchitecture d’un réseau multicouche (MLP)Apprentissage d’un réseauOutils logicielsOutils de calculImplémentation en PyTorchE. Viennet (Université Paris 13) Apprentissage et Fouille de Données Visuelles 2018-2019 4 / 44

Bases de l’apprentissage (machine learning) Résumé du cours 1

Résumé du cours 1

Nous avons introduit :apprentissage à partir de données : concept et applications ;outils (Python) pour les sciences des données et le machinelearning ;Principaux modèles pour l’apprentissage supervisé etnon-supervisé.

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Introduction au Deep Learning

Plan1 Introduction2 Bases de l’apprentissage (machine learning)

Apprentissage superviséApprentissage non-superviséApprentissage et généralisationRésumé du cours 1

3 Introduction au Deep LearningQuelques applications au traitement d’images ou de vidéosPrincipe généralHistoire du connexionnismePerceptrons multi-couchesApprentissage par descente du gradientArchitecture d’un réseau multicouche (MLP)Apprentissage d’un réseauOutils logicielsOutils de calculImplémentation en PyTorchE. Viennet (Université Paris 13) Apprentissage et Fouille de Données Visuelles 2018-2019 6 / 44

Introduction au Deep Learning Apprentissage par descente du gradient

Résumé du cours 2

applications du Deep Learning aux images et vidéosprincipes : approximation de fonctions, apprentissagehistoriqueperceptrons multicouches (MLP)apprentissage par descente du gradient

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Couches complètement connectées

Chaque cellule est connectée à toutes les cellules de la coucheprécédente. La couche réalise un produit de matrice.

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Couche à convolution

Exemple en une dimension :

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Couche à convolution (2d)

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Filtres appris

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple : convolution 2D sur 3 canaux

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Couches de pooling

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Couche ReLU (rappel)

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Architecture multicouche

alternance de convolutions et de pooling

Biais

Couche 1: filtrage

Couche 2: sous-echantillonnage

Couche 3: filtrage

Couche 4: sous-echantillonnage

Couche 5: classification

Pixels de l’image

Sortie: classes

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

LeNet (1990)

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

AlexNet (2012)

Reconnaissance d’images, ImageNet classification with deep convolutionalneural networks, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton, 2012

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Source: figure : Han et al. 2017

Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Exemple : GoogleLeNet

Reconnaissance d’images, Going Deeper with Convolutions, C. Szegedy atal., 2014

22 couches.

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Introduction au Deep Learning Architecture d’un réseau multicouche (MLP)

Neural Network Zoo

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Source: van Veen, 2016

Introduction au Deep Learning Apprentissage d’un réseau

Techniques d’apprentissage

Descente stochastique du gradient (SGD)Stochastique vs mini-batch vs batch?momentumbatch normalizationCritère d’arrêt, early stopping

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Introduction au Deep Learning Outils logiciels

Outils logiciels

Tensor Flow (Google)KerasPyTorch (Facebook research)Caffe (2013)Theano (U. Montreal, 2007)

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Introduction au Deep Learning Outils de calcul

GPU

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Source: Wikipedia

Introduction au Deep Learning Implémentation en PyTorch

Création d’un réseau en PyTorch (rappel)

N1 = 2N2 = 2c lass Net ( nn . Module ) :

def _ _ i n i t _ _ ( s e l f ) :super ( Net , s e l f ) . _ _ i n i t _ _ ( )s e l f . fc1 = nn . L inear (2 , N1)s e l f . fc2 = nn . L inear (N1, N2)s e l f . fc3 = nn . L inear (N2, NbClass )

def forward ( s e l f , x ) :x = F . r e l u ( s e l f . fc1 ( x ) )x = F . r e l u ( s e l f . fc2 ( x ) )x = s e l f . fc3 ( x )r e t u r n x

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Introduction au Deep Learning Implémentation en PyTorch

Exemple complet en PyTorch

Voir le notebook exemple_nn_classif_lenet_MNIST.ipynb

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