Download as PDF, PPTX
![10
2012年年画像認識識コンテストで
Deep Learningを⽤用いたチームが優勝
→
ILSVRC2012
優勝チームSupervisonの結果
[Krizhevsky+ ‘12]
• 限界と思われた認識識エラーを4割も減らした
(26%→16%)
• 特徴抽出を⾏行行わず、⽣生の画素をNNに与えた
翌年年の同コンテストの上位チームはほぼDeep
Learningベースの⼿手法](https://image.slidesharecdn.com/20150901jnns-150826014346-lva1-app6892/85/DeepLearning-10-320.jpg)
![Neural Netブーム
• 様々なコンペティションでDLが既存⼿手法を凌凌駕
• 16%(‘12) → 11%(‘13) → 6.6%(’14) → 4.8%('15)
• 各企業がDL研究者の獲得競争
• Google/FaceBook/Microsoft/Baidu
• 実サービスもDLベースに置き換えられる
• Siri/Google画像検索索
GoogLeNetのアーキテクチャ↓
11
http://research.google.com/archive/un
supervised_icml2012.html
Google Brainによる猫認識識↑
[Le, Ng, Jeffrey+ ’12]](https://image.slidesharecdn.com/20150901jnns-150826014346-lva1-app6892/85/DeepLearning-11-320.jpg)
![コマンドラインからの実⾏行行
• 訓練
• build/tools/caffe train --solver solver.prototxt [--snapshot
snapshot.solverstate]
• テスト
• build/tools/caffe test --model train_val.prototxt --weight
network.caffemodel
• ベンチマーク
• build/tools/caffe time --model train_val.prototxt
• 学習済モデルを利利⽤用して画像分類
• build/examples/cpp_classification/classification.bin deploy.prototxt
network.caffemodel mean.binaryproto labels.txt img.jpg
ソースコードは
caffe/tools/caffe.cpp参照](https://image.slidesharecdn.com/20150901jnns-150826014346-lva1-app6892/85/DeepLearning-39-320.jpg)
![例例：Recurrent Language Model
# Model definition
model = FunctionSet(
emb=F.EmbedID(1000, 100),
x2h=F.Linear( 100, 50),
h2h=F.Linear( 50, 50),
h2y=F.Linear( 50, 1000))
opt = optimizers.SGD()
opt.setup(model)
# Forward computation of one step
def fwd1step(h, w, t):
x = F.tanh(model.emb(w))
h = F.tanh(model.x2h(x) + model.h2h(h))
y = model.h2y(h)
return h, F.softmax_cross_entropy(y, t)
# Full RNN forward computation
def forward(seq):
h = Variable(...) # init state
sum_loss = 0
for curw, nextw in zip(seq, seq[1:]):
x = Variable(curw)
t = Variable(nextw)
h, loss = fwd1step(h, x, t)
sum_loss += loss
return sum_loss
h h
x,t
lo
ss
x,t
lo
ss
h
fwd1step
RNNの1ステップ
の計算](https://image.slidesharecdn.com/20150901jnns-150826014346-lva1-app6892/85/DeepLearning-61-320.jpg)
![Caffe Reference Modelサポート
• Caffe Model Zooで提供されているBVLC
Reference ModelをChainerのfunctionとして利利
⽤用可能
func =
CaffeFunction('path/to/bvlc_reference_
caffenet.caffemodel')
x = Variable(…)
y, = func(inputs={'data': x},
outputs=['fc8'])](https://image.slidesharecdn.com/20150901jnns-150826014346-lva1-app6892/85/DeepLearning-66-320.jpg)
![Caffeで定義済のLayer
• 画像認識識関連（畳み込み・プーリング・正規化など）： vision_layers.hpp
• [De]ConvolutionLayer/Im2ColLayer/LRNLayer/[CuDNN]PoolingLayer/SPPLayer…
• 基本的な操作（Blobの変形など）： common_layers.hpp
• ConcatLayer/SplitLayer/EltwiseLayer/ReshapeLayer…
• データフィーダーの抽象化： data_layers.hpp
• DummyDataLayer/HDF5DataLayer/ImageDataLayer/MemoryDataLayer…
• 損失関数： loss_layers.hpp
• AccuracyLayer/EucledianLossLayer/SigmoidCrossEntropyLayer/SoftmaxLayer…
• Elementwiseな操作（活性化関数など）： neuron_layers.hpp
• AbsLayer/ExpLayer/LogLayer/DropoutLayer…](https://image.slidesharecdn.com/20150901jnns-150826014346-lva1-app6892/85/DeepLearning-73-320.jpg)
Uploaded byKenta Oono
日本神経回路学会セミナー「DeepLearningを使ってみよう！」資料
日本神経回路学会セミナー「DeepLearningを使ってみよう！」の大の担当分の資料です。
More Related Content
Similar to 日本神経回路学会セミナー「DeepLearningを使ってみよう！」資料
![[AI08] 深層学習フレームワーク Chainer × Microsoft で広がる応用](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ai08-170705031536-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
日本神経回路学会セミナー「DeepLearningを使ってみよう！」資料
- 1.
- 2.
- 3. ⾃自⼰己紹介 • ⼤大野健太(@delta2323_) • 経歴：数理理科学研究科・修⼠士課程（共形幾何） •→ 2012.3 PFI → 2014.10 PFN • 所属：研究班（理理論論解析・ライフサイエンス・Chainer開発メンバー） • ブログ：http://delta2323.github.io • 最近の活動 • NIPS2014読み会・ICML2015読み会主催 • ⽇日経ビッグデータ短期連載「ディープラーニングのビジネス活⽤用を探る」 • 「この1冊でまるごとわかる! ⼈人⼯工知能ビジネス」寄稿 3
- 4. アジェンダ • ディープラーニングの導⼊入 • ディープラーニングフレームワーク：Caffe •ディープラーニングフレームワーク：Chainer
- 5.
- 6. 機械学習の典型的なプロセス 6 (0, 1, 2.5, -‐‑‒1, …) (1, 0.5, -‐‑‒2, 3, …) (0, 1, 1.5, 2, …) 特徴ベクトル グラフィカルモデル 分類/回帰 SVM/LogReg/PA CW/ALOW/Naïve Bayes/CNB/DT RF/ANN… クラスタリング K-‐‑‒means/Spectral Clustering/MMC/L SI/LDA/GM… 構造分析 HMM/MRF/CRF… 分野に依存しない 抽象化データ 様々な⼿手法 理理論論を適⽤用 機械 学習 ⽂文書 画像 センサー ⾏行行動履履歴 様々な様式の ⽣生データ 特徴 抽出
- 7. ⽂文章からの特徴抽出 例例：固有名詞を取り出してニュース記事の特徴とする 7 ２０２０年年の東京五輪輪・パラリンピックの主会 場となる新国⽴立立競技場をめぐり、安倍晋三⾸首相 は、総⼯工費が２５２０億円に膨らんだ建設計画 を⾒見見直す考えを１７⽇日に表明する⽅方向で最終調 整に⼊入った。競技場を１９年年のラグビーワール ドカップ（Ｗ杯）の主会場にする計画は断念念す る。同⽇日、東京五輪輪・パラリンピック組織委員 会会⻑⾧長の森喜朗元⾸首相と会談し、計画⾒見見直しへ の協⼒力力を求める⽅方針だ。 ２０２０年年の東京五輪輪・パラリンピックの主会 場となる新国⽴立立競技場をめぐり、安倍晋三⾸首相 は、総⼯工費が２５２０億円に膨らんだ建設計画 を⾒見見直す考えを１７⽇日に表明する⽅方向で最終調 整に⼊入った。競技場を１９年年のラグビーワール ドカップ（Ｗ杯）の主会場にする計画は断念念す る。同⽇日、東京五輪輪・パラリンピック組織委員 会会⻑⾧長の森喜朗元⾸首相と会談し、計画⾒見見直しへ の協⼒力力を求める⽅方針だ。 単語 頻度度 東京五輪輪 2 パラリンピック2 新国⽴立立競技場 1 安倍晋三 1 ・・・ ・・・ 機械学習アルゴリズム ⽂文章からの固有名詞の抽出は固有表現抽出 （Named Entity Recognition; NER）という
- 8. 画像からの特徴抽出 例例：Histogram of Gradient(HoG特徴量量) http://www.vlfeat.org/overview/hog.html 機械学習 アルゴリズム 各ピクセルでの勾配を⼩小ブロック（セル） 単位でまとめてヒストグラム化 各セルでのヒストグラムを（正 規化して）すべてまとめる
- 9. 特徴抽出は職⼈人技 • 特徴抽出の重要性 • 特徴の良良し悪しが学習精度度に⼤大きく影響 •学習アルゴリズムの選択以上に精度度に効く場合も • 特徴抽出は難しい • タスクごとに最適な特徴抽出⽅方法は異異なる • 機械学習コンテストは最後は特徴抽出のチューニング勝負 • これまで様々な特徴抽出⽅方法が研究されてきた • ⾃自然⾔言語：n-gram/BoW 画像：SIFT/SURF/HOG/PHOW/BoVW • その他にも様々なヒューリスティックが存在 9
- 10. 10 2012年年画像認識識コンテストで Deep Learningを⽤用いたチームが優勝 → ILSVRC2012 優勝チームSupervisonの結果 [Krizhevsky+ ‘12] •限界と思われた認識識エラーを4割も減らした (26%→16%) • 特徴抽出を⾏行行わず、⽣生の画素をNNに与えた 翌年年の同コンテストの上位チームはほぼDeep Learningベースの⼿手法
- 11. Neural Netブーム • 様々なコンペティションでDLが既存⼿手法を凌凌駕 •16%(‘12) → 11%(‘13) → 6.6%(’14) → 4.8%('15) • 各企業がDL研究者の獲得競争 • Google/FaceBook/Microsoft/Baidu • 実サービスもDLベースに置き換えられる • Siri/Google画像検索索 GoogLeNetのアーキテクチャ↓ 11 http://research.google.com/archive/un supervised_icml2012.html Google Brainによる猫認識識↑ [Le, Ng, Jeffrey+ ’12]
- 12. ニューラルネットワークが利利⽤用されたタスク データ 画像 タスク カテゴリ 分類 顔検出⽣生成 ゲームAI シーン認識識 動画 画像+ ⾃自然⾔言語 ⾳音声+動画 カテゴリ 分類 動作認識識 キャプ ション⽣生成 表現学習 ⾳音声認識識 ⾃自然⾔言語 ⾳音声 化合物 表現学習 翻訳 質問応答 会話検出 QSAR (活性予測) 応⽤用分野 ⾳音声検索索 画像キュレーション eコマース ⾃自動運転 ロボティックス 医療療画像 マーケティング
- 13. 代表的なニューラルネットワーク(1) Convolutional Neural Network• 畳み込み層とプーリング層を交互に重ねた 構造をしたニューラルネットワーク • 主に画像解析で利利⽤用されている • 畳み込み層 • 前層の近傍のユニットのみと結合して いる • ユニット間で重みを共有 • プーリング層 • ユニットの活性をまとめる • 最⼤大値をとる(Max Pooling)か平均値 をとる(Average Pooling)のが⼀一般的 畳み込み層 プーリング層 同じ⾊色の結合は 重みが等しい
- 14. 代表的なニューラルネットワーク(2) Recurrent Neural Network •中間層の活性が、前層と前時刻の ⾃自分⾃自⾝身の活性により決定される • ⾳音声・動画・⾃自然⾔言語などの可変 ⻑⾧長データの解析に利利⽤用されている • 中間層のループ部分を時間⽅方向に 展開すると通常のフィードフォ ワードニューラルネットとみなせ る
- 15. ディープラーニングの応⽤用例例 Deep Q Network*（深層学習で強化学習） *Mnih, Volodymyr, et al. "Human-level control through deep reinforcement learning." Nature 518.7540 (2015): 529-533. ** CaffeでDeep Q-Networkを実装して深層強化学習してみた http://d.hatena.ne.jp/muupan/20141021/1413850461 *** PFIインターン2014 最終発表 http://www.ustream.tv/recorded/53153399 15
- 16. ディープラーニングの応⽤用例例 画像⽣生成 • ⽂文字を”描く“ニューラルネット • ⼊入⼒力力と同じ「雰囲気」の数字が出⼒力力されて いる。同じ数字でも、最左画像と⽣生成画像 は異異なる事に注意 ⼊入⼒力力⽣生成結果 Kingma, Diederik P., et al. "Semi-supervised learning with deep generative models." Advances in Neural Information Processing Systems. 2014. の実験を弊社で再現 • 絵を”描く“ニューラルネット http://soumith.ch/eyescream/
- 17. 典型的なNeural Network（多層パーセプトロン） x1 xN ・・・・・・ h1 hH ・・・・ k M k1 y M y1 f1 f2 f3 W2/b2 W1/b1 tM t1 損失関数で評価 正解ラベル⼊入⼒力力 Forward Backward 出⼒力力 ・・ ・・ ・・ 学習すべきパラメータ • W1:1層⽬目のパラメータ⾏行行列列 •b1:1層⽬目のバイアス項 • W2:2層⽬目のパラメータ⾏行行列列 • b2:2層⽬目のバイアス項 17 Forward更更新式 • h = f1(x) = Sigmoid(W1x+b1) • k = f2(h) = Sigmoid(W2h+b2) • y = f3(k) = SoftMax(k) f3i(k) = exp(ki)/Σ_{j} exp(kj)
- 18. Deep Learningフレームワークの構成要素 Caffe Chainer 変数 (n次元配列列) BlobVariable 層 Layer Function 計算グラフ Net (FunctionSet) 最適化 アルゴリズム Solver Optimizer 順伝播 逆伝播 ニューラル ネット 変数 層 18 正解データも⼊入⼒力力 の⼀一部とみなすと ⾒見見通しが良良い 途中で分岐して もよい (⼀一般にはDAG)
- 19.
- 20. minibatch j 訓練の流流れ Epoch 1 EpochN Epoch 2 Epoch i Epoch i 全訓練データを シャッフル minibatch 1 Forward minibatch 2 パラメータ更更新 時刻 • Epoch (Iteration)：全訓練データを1巡する事 → 各訓練データはNetにN回与える • Solver：Netを訓練するモジュール • minibatch：少数の訓練データをまとめたもの 20 パラメータ更更新 minibatch j Backward
- 21. Forward Propagation （順伝播） •計算グラフの先頭のユニット（緑）に値を与え、 順⽅方向に計算を進める • Forward計算の過程で損失(Loss)とエラーを計 算する • 通常エラーは計算グラフの最後のユニット （紫）での値を指す • 計算グラフの途中の値をエラーに加えても 良良い • Lossは各ユニットの値や各レイヤーのパラメー タの関数になっている Forward
- 22. Chain Rule（連鎖律律） • ForwardPropagationがy = f(x; θ)の場合を考える • θ : Layerのパラメータ（例例：全結合層の重み） • 損失をLとすると、連鎖律律より • （エラー）, （勾配）と書くと → エラーは活性と逆向きに伝播する x y 活性の 伝播⽅方向 エラーの 伝播⽅方向 θ
- 23. Backward Propagation（逆伝播、誤差逆伝播） • 計算グラフの末端のユニット（紫）にエラーを 与え、逆⽅方向に計算を進める •Backwardの過程で各パラメータについてのエ ラーを計算する Backward
- 24. パラメータの更更新 • Backwardにより得られた各パラメータについ ての勾配δθを⽤用いてパラメータθを更更新 • 最も単純なのは確率率率的勾配法 •θ ← θ – η δθ (η : 学習率率率) • 更更新式には様々なバリエーションがある • 例例：学習率率率が更更新ごとに変化する • 例例：過去の勾配も利利⽤用する • SGD / Momentum / AdaGrad / ADADELTA / RMSprop / Adam etc… http://imgur.com/a/Hqolp
- 25.
- 26. • ディープラーニング導⼊入 • Caffe •Chainer
- 27. Caffe概要 • 製作者：Yangqing Jia(現Google)、メンテナンス：Berkeley⼤大学(BVLC) • ライセンス：BSD 2 clause • バージョン：0.9999（2014年年8⽉月9⽇日）、rc2（2015年年2⽉月21⽇日） • ⾔言語：C++, CUDA、バインディング：Python, Matlab 特徴 • Expressive architecture : CPU/GPUの変更更が設定ファイル（prototxt）を1⾏行行変えれば良良い • Extensible code : 最初の1年年で1000⼈人の開発者にforkされる • Speed : NVIDIA K40GPU1台で毎秒60M枚の画像を処理理可能（Supervision + IO Cache） • Community : 学術界、スタートアップ、産業界での⼤大規模利利⽤用、画像、⾳音声、マルチメディア 27 http://caffe.berkeleyvision.org
- 28. Video Intelligence Box •⼈人物検出・属性判定を搭載したカメラ • IoTデバイス上での⾼高度度解析を実現した例例 • 属性判定に深層学習（Caffe）を使⽤用 • バッテリー内蔵で数時間稼働可 28
- 29. インストールについて • ドキュメント • 公式：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html •Wiki （⾮非公式） ：https://github.com/BVLC/caffe/wiki • Wikiの⽅方が嬉しい情報が多い（AWS/AMIの利利⽤用⽅方法など）が、公式ではないので注意 • 動作確認済OS：Ubuntu, Mac OS X, RHEL, CentOS, Fedora • Mac OS(10.9以上)ならばCUDAは7.0以上推奨（libc++関連） • Windowsも対応版がある（⾮非公式*） * fork レポジトリ：https://github.com/niuzhiheng/caffe 詳細は事前資料料「Caffeのインストールについて」参照 http://www.slideshare.net/KentaOono/20150706-jnns-caffeinstall
- 30. CPU版インストール概要 • インストール⼿手順 1. Caffeの依存ライブラリのインストール 2.Makefile.configの作成（CPU_ONLY := 1追加の修正が必要） 3. Caffeのインストール 4. PythonからCaffeを利利⽤用するための作業 ← スクリプト参照 • CPU Only版Caffeのインストールスクリプト（AWS・Ubuntu14.04インスタンスで確認） • https://github.com/delta2323/JNNS2015-tutorial/blob/master/caffe/cpu/install.sh • rootユーザーのホームディレクトリに置き、上記コマンド実⾏行行すると、caffeユーザー（パス ワードはユーザー名と同⼀一）を作成し、/opt/caffeにCaffeをcaffeユーザーでインストールし ます 30 $ cd $ sudo bash ./install.sh
- 31. GPU版インストール概要 • インストール⼿手順 1. CUDAのインストール← GPU版だけの作業、ここが超⻤⿁鬼⾨門 2. Caffeの依存ライブラリのインストール 3. Makefile.configの作成 ← CPU_ONLYの変更更は必要なし 4. Caffeのインストール • インストール⼿手段は⼤大きく分けて2通り • AWSのGPUインスタンス上でCaffeコミュニティーが提供するAMIを利利⽤用する • GPUインスタンスを利利⽤用できるなら、この⽅方法が楽かつ確実 • ⾃自前でマシンを⽤用意し、⼿手動でGPU版Caffeをインストールする • インストールしたいマシンが既にある場合 / インストール⼿手順を体験したい場合
- 32. Caffeの使⽤用⽅方法 • コマンドラインツールとして利利⽤用 • prototxt（後述）の記述のみ、“プログラム”の必要なし •ライブラリ・モジュールとして⾃自作プログラム内で利利⽤用 • C++ / Python / Matlabで利利⽤用可能 32
- 33.
- 34. prototxt：いわゆる設定ファイル • 3種類 • 訓練、テスト⽤用のNetの構成：train_val.prototxt •訓練時のSolverの設定：solver.prototxt • 訓練に⽤用いる訓練⽤用のNetのprototxtを指定する • デプロイ⽤用のNetの構成：deploy.prototxt • Protocol Buffersを⽤用いて実現 GoogLeNetのprototxt 2000⾏行行以上ある↓ https://github.com/BVLC/caffe/pull/1367/files 34 Protocol Buffer：Googleが開発している構造化 データのシリアライズフォーマット。データ構造を 定義する⾔言語（IDL）を備えており、そこから様々 な⾔言語での構造化データの定義を⽣生成できる
- 35. prototxtの記述(1)：Train/Test⽤用のNet Train/Test mnist ip loss label Net Layer Blob data ip データはData Layer として抽象化 損失関数はLoss Layer として抽象化 LayerでTopBlob とBottom Blobを指定 35 caffe/docs/tutorial/net_layer_blob.mdより
- 36.
- 37. prototxtのパラメータは何を与えれば良良い？ • prototxtのパラメータに対応するデータ構造は Protocol Bufferで⽣生成 •パラメータ定義のための専⽤用⾔言語があると思 えば良良い • src/caffe/proto/caffe.proto • パラメータの意味はコメント参照 • 正確な使い⽅方の把握はコードを⾒見見るしかない • 例例：LayerParameter • 例例：InnerProductParameter ・・・ ・・・ prototxt（抜粋）
- 38. prototxtの記述(3)：Solverの設定 net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" test_iter: 100 test_interval:500 base_lr: 0.01 momentum: 0.9 weight_decay: 0.0005 lr_policy: "inv" gamma: 0.0001 power: 0.75 display: 100 max_iter: 10000 snapshot: 5000 snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet" solver_mode: GPU （確率率率的）勾配降降下法 に関するの設定 訓練500イテレーショ ンごとにテストを100 イテレーション実施 5000イテレーション ごと学習モデルを保存 GPUモード 利利⽤用するネットワークを指定
- 39. コマンドラインからの実⾏行行 • 訓練 • build/tools/caffetrain --solver solver.prototxt [--snapshot snapshot.solverstate] • テスト • build/tools/caffe test --model train_val.prototxt --weight network.caffemodel • ベンチマーク • build/tools/caffe time --model train_val.prototxt • 学習済モデルを利利⽤用して画像分類 • build/examples/cpp_classification/classification.bin deploy.prototxt network.caffemodel mean.binaryproto labels.txt img.jpg ソースコードは caffe/tools/caffe.cpp参照
- 40. Caffe Model(.caffemodel) • 学習途中or 学習終了了時のNetの状態をバイナリ形式で保存したもの • Caffe Modelの保存間隔はsolver.prototxtのsnapshotで調節可能 • 学習済みの.caffemodelはModel Zoo（後述）で公開可能
- 41. デモ：example(MNIST)の実⾏行行 • ⼿手順の詳細・exampleの解説は公式 ドキュメントを参照 • http://caffe.berkeleyvision.org/ gathered/examples/mnist.html データセットの準備 $cd $CAFFE_ROOT $ ./data/mnist/get_mnist.sh $ ./examples/mnist/create_mnist.sh CPUでの実⾏行行に変更更 examples/mnist/lenet_solver.prototxtの以下の⾏行行を変更更 solver_mode: GPU → solver_mode: CPU 実⾏行行 $ ./examples/mnist/train_lenet.sh 41 配布AMIで実験可
- 42. ⾃自作プログラムからCaffeを利利⽤用する • 訓練済学習モデルの利利⽤用や独⾃自の学習⽅方法（強化学習との組み合わせなど）をする時に必要 • prototxtを読み込み、Solver（訓練時）やNet（デプロイ時）のインスタンスを作成するのが良良い •使⽤用⽅方法はコマンドラインツールやExampleを参考 • 訓練 • C++：tools/caffe.cppのtrain関数 • Python：examples/01-learning-lenet.ipynb • 学習モデルの利利⽤用 • C++：example/cpp_classification, example/hdf5_classification • Python：python/classify.py
- 43. 訓練済モデルをModel Zooで公開可能 • Caffeの学習済ネットワーク(model)・パラメータ(weights)利利⽤用するフレームワーク • BVLC-trained models：BVLC公式のモデル • レポジトリのmodels/以下にある • ILSVRCで上位⼊入賞した主要なモデルは公開されている • Community models：ユーザーが⾃自由に公開できるモデル • wikiページで公開されている • BVLCが公開するモデルは制限なしに利利⽤用できる ("released for unrestricted use") • 使⽤用⽅方法はexamples/cpp_classification/ classification.cpp(C++), examples/00- classification.ipynb(Python)を参考
- 44. デモ：ModelZooの訓練済モデルの利利⽤用 • bvlc_reference_caffenetのcaffemodelを⼊入⼿手 • imagenetのmeanfileを作成 •synsetを⼊入⼿手 • cpp_classificationにより画像を分類 (C++) • classify.pyにより画像を分類（Python）
- 45. Caffe2 • Yangqing Jia（Caffeの著者）によるCaffeの試験的再実装 •Caffeが依存するライブラリが膨⼤大になる • アーリーアダプター⽤用で多くの機能が未実装（CuDNN対応など） • Caffeとの関係がどうなるかは未定 • 特徴 • 画像解析だけでなく、機械学習全般への汎⽤用性を志向 • 機能モジュールに分解（caffe-core, caffe-image, caffe-gpu, caffe-etc） • インターフェースの単純化
- 46. まとめ • Caffeは最も利利⽤用されているディープラーニングフレームワークの⼀一つです • ネットワーク・最適化アルゴリズムの設定をprototxtで記述し、コマンドラインツールから訓 練・テスト・デプロイが可能です •Python / Matlabから利利⽤用可能で、特にPythonはiPython notebookでの実例例が充実しています • 訓練済の学習モデルはレポジトリやModel Zooで公開され、制限なしで利利⽤用可能です
- 47. • ディープラーニング導⼊入 • Caffe •Chainer
- 48. Chainer概要 • 製作者：得居誠也、開発：Preferred Networks、PreferredInfrastructure • バージョン：1.0.0（2015年年6⽉月9⽇日）、1.3.0（2015年年9⽉月2⽇日予定） • ライセンス：MIT • ⾔言語：Python（pip install chainerでインストール可） • 依存モジュール：Python2.7+/3.4+、Numpy1.9+、Six1.9+ • CUDA依存モジュール：CUDA6.5+ 特徴 • Powerful：CUDA・マルチGPU対応 • Flexible：ほぼ任意のアーキテクチャーを実現可能 • Intuitive：計算グラフを通常のPythonコードで記述可能 http://chainer.org
- 49.
- 50. 深層学習フレームワークの現状 固定⻑⾧長データから可変⻑⾧長データへ x 1 x N h 1 h H k M k 1 ⼊入出⼒力力 応⽤用 機械学習⼿手法アーキテクチャ これまでの主流流 固定⻑⾧長 画像・⾳音声 分類・回帰 全結合, CNN これからの主流流 可変⻑⾧長 映像・⾳音声 ⾃自然⾔言語・センサー 強化学習 プログラム実⾏行行 RNN, LSTM, NTM CNN(LeNet)* RNN LSTM ** 50 * Deep Learning Tutorials http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html ** Graves, Alex, et al. "A novel connectionist system for unconstrained handwriting recognition. " Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 31.5 (2009): 855-868. Figure 11 LSTM=Long Short-term Memory NTM=Neural Turing Machine
- 51. 深層学習フレームワークの現状 アーキテクチャの複雑化 • 深層学習で扱われるアーキテクチャーの複雑化 • GoogLeNet,NTM, Recursive Net, LSTM … • 既存フレームワークではネットワーク記述が困難 Chainer Caffe 167⾏行行 2058⾏行行 GoogleNetのアーキテクチャ定義の必要⾏行行数 (2012)AlexNet*, 7層 ↑ (2014) GoogLeNet**, 22層→ 51 * ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/supervision.pdf ** Szegedy, Christian, et al. "Going deeper with convolutions." arXiv preprint arXiv:1409.4842 (2014).
- 52. CPU版インストール pip：pythonのパッケージ管理理ツール six：Python2とPython3の差異異を吸収 し、同⼀一のコードが2/3両⽅方で動くよう にするモジュール。2 * 3 = 6でsix コマンド例例 $ apt-get update $ apt-get upgrade $ pip install -U six $ pip install chainer 詳細は事前資料料「Chainerのインストールについて」参照 http://www.slideshare.net/KentaOono/chainer
- 53. GPU版インストール • インストール⼿手順 • CUDAのインストール •ChainerでGPUを利利⽤用する際に必要な依存 ライブラリのインストール • chainer-cuda-depsというモジュールで まとまっているのでこれをpipすれば良良 い • Chainerのインストール（CPU版と同様） コマンド例例 $ apt-get update $ apt-get upgrade $ pip install chainer-cuda-deps $ pip install -U six $ pip install chainer
- 54. example(MNIST)の実⾏行行 コードの⼊入⼿手（配布AMIでは不不要） $ wget https://github.com/pfnet/chainer/archive/v1.2.0.tar.gz $tar xzf v1.2.0.tar.gz $ python chainer-1.2.0/examples/mnist/train_mnist.py CPU実⾏行行 $ python chainer/examples/mnist/train_mnist.py GPU実⾏行行 <device id>は利利⽤用するGPUのID（nvidia-smiで確認可能、⼤大抵は0） $ python chainer/examples/mnist/train_mnist.py -g <device id> 配布AMIで実験可
- 55. 計算グラフ構築のパラダイム：Define-and-Run • 計算グラフを構築した後に、データを計算グラフに順伝播する • 計算グラフ構築⽅方法はフレームワークにより異異なる •prototxt, yamlファイル, Luaスクリプト etc. • 多くの深層学習フレームワークが採⽤用 • Caffe/Torch/Theanoベースのフレームワーク • ⻑⾧長所 • メモリ管理理の必要がほとんどない • 計算グラフの最適化を暗黙的に⾏行行える • 短所 • 1訓練ループの中では計算グラフを変更更できない f g x f g 計算グラフ構築 データフィード
- 56. 計算グラフ構築のパラダイム：Define-by-Run • データの順伝播とそのデータに対する計算グラフの構築を 同時に⾏行行う • ⻑⾧長所 •順伝播を通常のプログラムで記述できる • コントロールフロー（条件分岐、forループ）を計 算グラフ構築に利利⽤用可能 • 設定ファイル⽤用のミニ⾔言語を作る必要がない • 訓練データごとに異異なる計算グラフを変更更可能 • 短所 • 訓練データ全体に渡る最適化は⾃自明ではない • 計算グラフを動的に構築するので、メモリ管理理が必要 x yf x = chainer.Variable(...) y = f(x) z = g(x) zg データフィード = 計算グラフ構築 Chainerはこの パラダイムを採⽤用
- 57. Chainerの構成要素(1)：Variable / Function •Variable：n次元配列列(ndarray/GPUArray)のラッパー • x = chainer.Variable(numpy.ndarray(...)) • 元の配列列はx.dataに格納される • Function：Variableの操作の基本単位 • Variable(s)を受け取り、Variable(s)を出⼒力力する • Functionは⾃自分がどのVariableを⼊入⼒力力としたかを記憶する • 出⼒力力のVariableは⾃自分がどのFunctionから出⼒力力されたかを記憶する x yf x = chainer.Variable(...) y = f(x) z = g(x) zg
- 58. Forwardと同時に計算グラフを構築 x = chainer.Variable(...) y= chainer.Variable(...) z = x**2 + 2*x*y + y z.backward() 実際には Splitノードが⾃自動的に挿⼊入される x y _ ** 2 2 * _ _ * _ _ + _ z _ + _
- 59. 構築した計算グラフ上でBackward x = chainer.Variable(...) y= chainer.Variable(...) z = x**2 + 2*x*y + y z.backward() z(x, y)のx, yに関する勾配が⾃自動的に計算される それぞれの勾配はx.grad, y.gradに格納される x y _ ** 2 2 * _ _ * _ _ + _ z _ + _
- 60. 例例：MNISTによる多層パーセプトロンの訓練 # Model definition model= FunctionSet( l1=F.Linear(784, 100), l2=F.Linear(100, 100), l3=F.Linear(100, 10)).to_gpu() opt = optimizers.SGD() opt.setup(model) # Forward computation def forward(x, t): h1 = F.relu(model.l1(x)) h2 = F.relu(model.l2(h1)) y = model.l3(h2) return F.softmax_cross_entropy(y, t) # Training loop for epoch in xrange(n_epoch): for i in xrange(0, N, batchsize): x = Variable(to_gpu(...)) t = Variable(to_gpu(...)) opt.zero_grads() loss = forward(x, t) loss.backward() opt.update() 順伝播時に計算グ ラフを動的構築 計算グラフ上 で逆伝播
- 61. 例例：Recurrent Language Model #Model definition model = FunctionSet( emb=F.EmbedID(1000, 100), x2h=F.Linear( 100, 50), h2h=F.Linear( 50, 50), h2y=F.Linear( 50, 1000)) opt = optimizers.SGD() opt.setup(model) # Forward computation of one step def fwd1step(h, w, t): x = F.tanh(model.emb(w)) h = F.tanh(model.x2h(x) + model.h2h(h)) y = model.h2y(h) return h, F.softmax_cross_entropy(y, t) # Full RNN forward computation def forward(seq): h = Variable(...) # init state sum_loss = 0 for curw, nextw in zip(seq, seq[1:]): x = Variable(curw) t = Variable(nextw) h, loss = fwd1step(h, x, t) sum_loss += loss return sum_loss h h x,t lo ss x,t lo ss h fwd1step RNNの1ステップ の計算
- 62. Chainerの構成要素(2)：FunctionSet, Optimizer FunctionSet：パラメータ化されたfunctionをまとめあげるクラス 主な使い⽅方 • functionのパラメータをまとめてGPUに転送する •functionのパラメータと勾配をまとめてOptimizerに受け渡す Optimizer：最適化アルゴリズム l 主要なアルゴリズムを提供：SGD, MomentumSGD, AdaGrad, RMSprop, ADADELTA, Adam l パラメータや勾配の操作も可能：weight decay, gradient clip,
- 63. 例例：MNISTによる多層パーセプトロンの訓練 # Model definition model= FunctionSet( l1=F.Linear(784, 100), l2=F.Linear(100, 100), l3=F.Linear(100, 10)).to_gpu() opt = optimizers.SGD() opt.setup(model) # Forward computation def forward(x, t): h1 = F.relu(model.l1(x)) h2 = F.relu(model.l2(h1)) y = model.l3(h2) return F.softmax_cross_entropy(y, t) # Training loop for epoch in xrange(n_epoch): for i in xrange(0, N, batchsize): x = Variable(to_gpu(...)) t = Variable(to_gpu(...)) opt.zero_grads() loss = forward(x, t) loss.backward() opt.update() パラメータ・勾配を まとめてGPUへ転送 Optimizerにパラ メータ・勾配をま とめてセット
- 64. 柔軟なグラフ操作(1)：unchain_backward • 変数yより前のグラフを切切り落落とす • yより前にはエラーが伝搬しない •truncated BPTTを実装するのに便便利利 x f y g z y g z y.unchain_backward() x = Variable(…) y = f(x) z = g(y) y.unchain_backward() BPTT：Back Propagation Through Time RNNを時間⽅方向に展開したネットワーク上で逆伝播 をする操作（通常最初の時刻まで逆伝播する） truncated BPTT BPTTで逆伝播時に遡る時刻を途中で打ち切切る⼿手法
- 65. 柔軟なグラフ操作(2)：Volatile変数 • 計算グラフを構築しない変数 • ⾃自分を出⼒力力した関数を覚えていない •⾃自分を⼊入⼒力力して利利⽤用した関数は⼊入⼒力力したこ とを覚えていない • 誤差逆伝播が不不要な時や⼀一部分でのみ⾏行行う時に 有⽤用（例例：テスト時） • volatile属性へのセットで変更更可能 x = Variable(..., volatile=True) y = f(x) y.volatile = False z = h(y) x f y g z Volatile Volatile：揮発性の ⾮非 Volatile Volatile ⾮非 Volatile Volatile性は関数適⽤用 で引き継がれる
- 66. Caffe Reference Modelサポート •Caffe Model Zooで提供されているBVLC Reference ModelをChainerのfunctionとして利利 ⽤用可能 func = CaffeFunction('path/to/bvlc_reference_ caffenet.caffemodel') x = Variable(…) y, = func(inputs={'data': x}, outputs=['fc8'])
- 67. CuPy：GPU版NumPy • cupy.ndarray：numpy.ndarrayの配列列操作のサ ブセットをサポート • Elementwiseカーネル、Reductionカーネルを 記述可能 • CPUコードとGPUコードの統⼀一的な記述をサ ポート def softmax(x) xp = get_array_module(x) y = x – x.max(axis=1, keepdims=True) y = xp.exp(y) return y / y.sum(axis=1, keepdims=True) ⼊入⼒力力に応じて numpy/cupyを選択 xp=numpy/cupy いずれでもOK
- 68. まとめ • ChainerはDefine-By-Runのコンセプトに基づいたPythonベースのディープラーニングフレーム ワークです • データの順伝播時に計算グラフを動的に構築することで、柔軟なネットワーク構築が可能です •NumPy互換のGPU多次元配列列ライブラリCuPyをバックエンドに持つことで、CPUとGPUで統⼀一 的なコードの記述をサポートします
- 69. Copyright © 2014-‐‑‒ Preferred Networks All Right Reserved.
- 70.
- 71. ディープラーニングの応⽤用例例 定量量的構造活性相関(QSAR)での成功* ** 71 * Multi-taskNeural Networks for QSAR Predictions George E. Dahl, Navdeep Jaitly and Ruslan Salakhutdinov http://arxiv.org/abs/1406.1231 ** http://blog.kaggle.com/2012/10/31/merck- competition-results-deep-nn-and-gpus-come-out-to-play/ • 19アッセイでの化合物の活性をDeep NNを⽤用 いて同時に予測、これまでの予測精度度を超え る結果を得る* • ほぼ同様の⼿手法で同研究Gr. がMerck 主催の化 合物活性予測のコンペティションで優勝** x 1 x N h 1 h H k M k 1 y M y 1 k M k 1 y M y 1 k M k 1 y M y 1 タスク 1 タスク 2 タスク 3
- 72.
- 73. Caffeで定義済のLayer • 画像認識識関連（畳み込み・プーリング・正規化など）： vision_layers.hpp •[De]ConvolutionLayer/Im2ColLayer/LRNLayer/[CuDNN]PoolingLayer/SPPLayer… • 基本的な操作（Blobの変形など）： common_layers.hpp • ConcatLayer/SplitLayer/EltwiseLayer/ReshapeLayer… • データフィーダーの抽象化： data_layers.hpp • DummyDataLayer/HDF5DataLayer/ImageDataLayer/MemoryDataLayer… • 損失関数： loss_layers.hpp • AccuracyLayer/EucledianLossLayer/SigmoidCrossEntropyLayer/SoftmaxLayer… • Elementwiseな操作（活性化関数など）： neuron_layers.hpp • AbsLayer/ExpLayer/LogLayer/DropoutLayer…
- 74. （参考）⾃自作のLayerを作成する（例例：MyLossLayer） • 変更更箇所 • caffe.proto（パラメータ定義） •loss_layers.hpp（Layer宣⾔言） • 追加コード • my_loss_layer.cpp（CPU実装） • my_loss_layer.cu（GPU実装） • test_my_loss_layer.cpp（テストコード） • 命名規則はある程度度統⼀一されているので可能な 限りそれに従うのが良良い caffe.proto train_val.prototxtを改造
- 75. Chainer実装済のFunction（chainer.functions パッケージ） Parameterized function：Pythonのクラスとして提供 •BatchNormalization Convolution2D Linear LSTM PReLU ReLU Inception, InceptionBN • ⾃自然⾔言語処理理関係： EmbedID Bilinear HierachicalSoftMax NegativeSampling Non-parameterized function：Pythonの通常の関数として提供 • 基本的な演算：basic_math identity matmul sum • 活性化関数：dropout leaky_relu sigmoid softmax softplus tanh • 損失関数：accuuracy cross_covariance mean_squared_error sigmoid_cross_entropy softmax_cross_entropy • 配列列操作：concat copy reshape split_axis • 画像認識識関連：max_pooling_2d average_pooling_2d spatial_pyramidal_pooling local_response_normalization • サンプリング：gaussian
- 76. unchain_backwardによるTruncated BPTTの例例 I 0.2 am 0.3 ＋ メモリ上に 動的に展開 76 for iin xrange(jump*n_epoch): x_batch = numpy.array(…) y_batch = numpy.array(…) state, loss = fwd1step(x_batch, y_batch, state) accum_loss += loss if i % bprop_len == 0: optimizer.zero_grads() accum_loss.backward() accum_loss.unchain_backward() accu_loss = 0 optimizer.update()
- 77. unchain_backwardによるTruncated BPTTの例例 I 0.2 am 0.3 ＋ 77 for iin xrange(jump*n_epoch): x_batch = numpy.array(…) y_batch = numpy.array(…) state, loss = fwd1step(x_batch, y_batch, state) accum_loss += loss if i % bprop_len == 0: optimizer.zero_grads() accum_loss.backward() accum_loss.unchain_backward() accu_loss = 0 optimizer.update()
- 78. unchain_backwardによるTruncated BPTTの例例 I 0.2 am 0.3 ＋ 参照されていない変数は 本当はGCで回収される 78 for iin xrange(jump*n_epoch): x_batch = numpy.array(…) y_batch = numpy.array(…) state, loss = fwd1step(x_batch, y_batch, state) accum_loss += loss if i % bprop_len == 0: optimizer.zero_grads() accum_loss.backward() accum_loss.unchain_backward() accu_loss = 0 optimizer.update()
- 79. unchain_backwardによるTruncated BPTTの例例 I 0.2 am 0.3 ＋ a 0.5 ＋ boy 1.0 ＋ 79 for iin xrange(jump*n_epoch): x_batch = numpy.array(…) y_batch = numpy.array(…) state, loss = fwd1step(x_batch, y_batch, state) accum_loss += loss if i % bprop_len == 0: optimizer.zero_grads() accum_loss.backward() accum_loss.unchain_backward() accu_loss = 0 optimizer.update()
- 80. unchain_backwardによるTruncated BPTTの例例 I 0.2 am 0.3 ＋ a 0.5 ＋ boy 1.0 ＋ 80 for iin xrange(jump*n_epoch): x_batch = numpy.array(…) y_batch = numpy.array(…) state, loss = fwd1step(x_batch, y_batch, state) accum_loss += loss if i % bprop_len == 0: optimizer.zero_grads() accum_loss.backward() accum_loss.unchain_backward() accu_loss = 0 optimizer.update()