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2024年8月23日 (金)

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(8)教師あり学習でバンドパスフィルタ(BPF)の中心周波数ずれのG/NG判定をPythonとKeras 3.0を使ってディープラーニング(DNN)で行う。

前回のフィルタの種類の分類は簡単すぎるのか精度100%になって面白くない。

高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(7)教師あり学習でフィルタ特性(LPF, BPF, HPF)が分類できるかをPythonとKeras 3.0を使ってディープラーニング(DNN)でやってみた。バリデーションもテストも精度100%になった。人間が一目でわかるものはAIにも簡単なのか。

そこでもうちょっと微妙な例としてバンドパスフィルタ(BPF)の中心周波数が微妙にずれてNGになることが判定できるかをやってみる。

10000個データとってもこんな感じで微妙なずれだが、90%が良品、10%が不良品のようなデータになっている。

G_ngdnn01

入力はこのSパラメータで、出力はGが1、NGが0の二値になっている。

DNNのコードはこんな感じで、今までと違うのはロスがbinary crossentropyになっている。


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import os
os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"
import keras

data_label = np.load("G_NG.npz")
data = data_label["data"]
label = data_label["label"]
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, label, test_size=0.3, random_state=0)
# Functional APIでDense層+ドロップアウト層(今回使わず)を3層にしたDNNを設定
hidden_dim = 200
inputs = keras.Input(shape=(200, 5))
x = keras.layers.Flatten()(inputs)
x = keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu")(x)
#x = keras.layers.Dropout(0.5)(x)
x = keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu")(x)
#x = keras.layers.Dropout(0.5)(x)
x = keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu")(x)
#x = keras.layers.Dropout(0.5)(x)
outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x)

# モデルの設定
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(),    
            metrics=[keras.metrics.BinaryAccuracy(),])
batch_size = 32
epochs = 100

keras.utils.set_random_seed(1)
model.fit(
    x_train,
    y_train,
    batch_size=batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_split=0.15,
)
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(f"Test Score{score}")

結果はこちら。97%強の精度。まあまあだがこれでは実際には使えないなあ。次はCNNで改善できないか見てみる。

G_ngdnn02

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