高周波エンジニアのためのAI・機械学習入門(17)パッチアンテナ設計モジュールをPythonで作ったので、パッチ寸法(幅、長さ)、基板厚み、共振周波数を与えて比誘電率をKeras3.0を用いたディープラーニング(DNN)による回帰で予測する。
さて前回は学習データを10000個作った。これをKeras3.0でディープラーニング(DNN, Deep Neural Networks)で回帰してみよう。パッチ寸法(幅、長さ)、基板厚み、共振周波数を与えて比誘電率を予測するもので、こういうのは簡易誘電率測定としても使える。
まずはデータを読み込む。
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("patchantenna.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)
|
次にモデルの設定を行う、64ユニットの層を3層重ねている。shapeはパッチ幅、パッチ長さ、基板厚み、共振周波数なので4つ。最終出力は比誘電率1つなので1つ。
#正規化
normalizer = keras.layers.Normalization()
normalizer.adapt(x_train)
# Functional APIでDense層を3層にしたDNNを設定
hidden_dim = 64
inputs = keras.Input(shape=(4,))
x = normalizer(inputs)
x = keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu")(x)
x = keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu")(x)
x = keras.layers.Dense(hidden_dim, activation="relu")(x)
outputs = keras.layers.Dense(1)(x)
# モデルの設定
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(loss = 'mean_squared_error' ,optimizer=keras.optimizers.Adam())
|
ここから学習。100エポックで十分。
batch_size = 32
epochs = 100
keras.utils.set_random_seed(1)
history = model.fit(
x_train,
y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
validation_split=0.15,
)
y_pred = model.predict(x_test)
metric = keras.metrics.R2Score()
metric.update_state(y_test, y_pred)
result = metric.result()
print(result)
error = np.abs((y_test - y_pred)/y_test*100)
print(error.mean(axis=0))
|
これで
tf.Tensor(0.9996377, shape=(), dtype=float32)
[0.58174208]
と出力されるのでR2Score99.96%、平均0.58%の誤差であるとわかった。
図示してみる。
legend = ["er"]
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12,6))
maxvalue = y_pred.max()
ax[0].scatter(y_pred, y_test, c="r", s=5)
ax[0].plot([0,maxvalue], [0,maxvalue], "--", c="black")
ax[0].set_xlabel("推定した値", fontname='MS Gothic')
ax[0].set_ylabel("実際の値", fontname='MS Gothic')
ax[0].set_xlim(0, maxvalue)
ax[0].set_ylim(0, maxvalue)
ax[0].grid()
ax[0].legend([legend[0] + f" 平均誤差{error.mean():.2f}%"], prop={"family":"MS Gothic"})
ax[1].hist(error, bins = 100)
ax[1].set_xlabel("誤差[%]", fontname='MS Gothic')
ax[1].set_ylabel("頻度", fontname='MS Gothic')
ax[1].grid()
fig.tight_layout()
plt.show()
|
まあこれくらい相関とれていればいいだろう。比誘電率高いところでちょっとばらついていて、最大5%くらいの誤差にはなってそうだが。
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