「ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks」の紹介スライドです. ゼミの論文紹介で使用しました.

1. ImageNet Classification with Deep
Convolutional Neural Networks
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geofferey E. Hinton
University of Tronto
2012
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発表者: 中島康平 (B4)

2. Abstract (概要)
• タスク
ImageNet上の画像120万枚を1000クラスに分類する.(ILSVRC)
• 構成
パラメータ数: 6000万, ニューロン数: 65万,
畳み込み層: 5つ (いくつかの畳み込み層の後ろにプーリング層がある),
全結合層: 2つ , 出力層1つ からなるCNNを構成した.
• 結果
top1- エラー率: 26.2%, top5- エラー率: 15.3%
→ ILSVRC-2012優勝! (これにより, 深層学習が注目されるようになった.)
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3. Introduction (導入)
• データセットの整備
機械学習は一般的に, データ数が多いほど精度が上がる.
特に画像の分類では大規模なデータセットが必要である.
→ ImageNet などの大規模データセットの登場により解決.
• 計算コスト
ニューラルネットワークを用いた学習は計算量が多く, 学習にコストがかかる.
→ GPU性能の向上により解決.
これらの要因により, CNNの性能を十分に発揮できるようになった.
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4. CNNについて(概要)
畳み込み層
↓
活性化関数
↓
プーリング層
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全結合層
↓
活性化関数
↓
出力層
特徴抽出
分類
• CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
人間の視野覚を模して構成された
ニューラルネットワーク.
主に畳み込み層, プーリング層, 全結合層,
出力層の4種類の層で構成される.
前半の層で特徴抽出を行って,
後半の層で分類を行う.
 従来は人手で行う必要があった特徴抽出も
自動でやってくれる.

5. CNNについて(特徴抽出)
• 畳み込み層
入力画像からフィルタ数と同じ枚数の特徴マップ(画像)を生成する.
(右画像ではフィルタ3つで3枚の
特徴マップを生成している.)
• ブーリング層
位置変化に対して頑健性を持たせる.
(詳しくは後で)
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画像: https://www.slideshare.net/nmhkahn/case-study-of-convolutional-neural-network-615563

6. The Architecture (構成)
• 活性化関数
ReLU関数: を使用.
(シグモイド関数などを使用した場合と比べて学習が速く進む.)
• 2枚のGPUで同時に学習
大規模なネットワークモデルが構成可能に.
• 輝度の正規化
LRN(次のページ)を用いて, プーリング層で最大プーリングをする前に
正規化行う.
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7. LRN(局所応答正規化)
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 同一位置(ピクセル)において複数の特徴マップを正規化する.
: 番目の特徴マップの()座標におけるピクセル値
: 正規化された番目の特徴マップの()座標におけるピクセル値
N : 特徴マップの総数
はハイパーパラメータで, 本研究ではそれぞれ
と設定している.

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• Overlapping Pooling (プーリング層の重複)
プーリング範囲をz×zとして, スライド幅をsとすると,
一般的には s = z となるように設定される. (下画像は z = 2, s = 2)
→ 各ユニットを重複しないように選ぶ.
今回の研究では, s = 2, z = 3としてプーリングを行う.
→ 各ユニットがすこしかぶるように選ぶ.
(これにより汎化性能が向上した.)
画像: https://deepage.net/deep_learning/2016/11/07/convolutional_neural_network.html

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• Overall Architecture (構成したCNNの全体構造)
前半5つの層が畳み込み層. その後ろに, 2つの全結合層が続く.
第一層, 第二層, 第五層の後ろにはプーリング層がある.
(maxpooling = プーリング層, dense = 全結合層)
最後に1000個のsoftmaxニューロンからなる出力層がある.
図1. CNNの全体構造

10. Reducing Overfitting (過学習を防止する)
• 今回構成したCNNモデルは, パラメータ数が約6000万であり,
過学習を考慮する必要がある.
• 過学習を防ぐためには?
訓練データ数を増やす → データ拡張
ドロップアウト
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11. データ拡張
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• 訓練用の画像にノイズを加えたり, 輝度を変えることで, 訓練データの水増
しをして, モデルの汎化性能を高める手法.
• データの加工の仕方によっては逆にモデルの性能を下げることもあるため,
データの特徴を考慮して加工する必要がある.
画像:http://aidiary.hatenablog.com/entry/20161212/1481549365

12. ドロップアウト
• 学習時に, ある更新で層の中のノードの重みを一部0とする (ノードが存在して
いないように扱う)ことで, ネットワークの自由度を小さくする. その次の更新
では別のノードを無視する. これにより, 汎化性能を上げることができる.
しかし, 学習に要する時間が増加する
というデメリットもある.
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画像: http://sonickun.hatenablog.com/entry/2016/07/18/191656

13. 本研究におけるデータの拡張・ドロップアウト
• データの拡張
画像の水平移動・反転
RGB強度を変える
• ドロップアウト
全結合層で, 各ノードの重みを50%の確率で0にする.
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14. DataSet (データセット)
• ISVRC-2010のデータセットを使用.
訓練データ : 120万枚
検証データ : 5万枚
テストデータ: 15万枚
• 画像サイズはリサイズして, 256×256に統一する.
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15. • バッチ学習 (バッチサイズは128)
• 各重みパラメータの初期値は平均: 0, 標準偏差: 0.01の
ガウス分布に従ってランダムに設定
• バイアスパラメータは, 第二層, 第四層, 第五層, 全結合層は1,
それ以外の層ではすべて0とする.
• epoch数: 約90
• 学習時間: 5 〜 6日 (GPU２台で計算)
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Details of learning (学習の内容)

16. 重みの更新式
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𝑤𝑖: 学習ステップ i番目の重み
𝑣𝑖: 学習ステップ i番目の重みの変化量
𝜖: 学習率 (初期値は0.01)
𝐿: 誤差関数
 学習が進まなくなった時は, 学習率を10で割る.

17. Result (実験結果)
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• Top-1エラー率
入力に対して, モデルの予測で最
も可能性が高いと判断されたクラ
スが正解のクラスでなかった割合.
• Top-5エラー率
入力に対して, モデルの予測で可
能性が高い順に上位5クラスまでに
正解のクラスがなかった割合.
表2: ILCSVRC - 2010
表3: ILCSVRC - 2012

18. Discussion (考察)
• 層の数(深さ)が結果に大きく影響を与える.
→ ILSVRC-2015 では層数152のモデルが優勝 (本研究のモデルは層数8)
• 学習には結構時間がかかる.
• 人間の視覚レベルに達するにはまだ課題が多い.
( 訓練回数, 層の数を増やすだけでは厳しい )
• 最終的には, さらに層を深くして, 動画を学習データとして
試してみたい.
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19. 参考
• これならわかる深層学習入門 瀧 雅人 講談社
• 高卒でもわかる機械学習(7) 畳み込みニューラルネットワーク
http://hokuts.com/2016/12/13/cnn1/
• Deep learningで画像認識④〜畳み込みニューラルネット
ワークの構成〜
https://lp-tech.net/articles/LVB9R
• 定番のConvolutional Neural Networkをゼロから理解する
https://deepage.net/deep_learning/2016/11/07/convolut
ional_neural_network.html
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