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PRML復々習レーン#3 3.1.3-3.1.5
- 1. PRML復々習レーン#3 3.1.3-3.1.5(代打) 2012-07-16 Yoshihiko Suhara @sleepy_yoshi
- 2. ここのポイント • (1) 逐次学習 – 確率的勾配降下法 • (2) 正則化項 – 誤差関数との関係 – 特にイメージについて 2
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- 4. 確率的勾配降下法 (Stochastic GradientDescent; SGD) • 誤差関数が𝐸 = 𝑛 𝐸 𝑛 のように，データ点に対する 誤差の和で表現される場合に利用可能 • 各データ点に対する誤差関数の勾配を用いて以下 の更新式で重みベクトルを更新 – 𝜂は学習率 • 収束保証のためには，単調減少させる必要あり 𝜏+1 𝜏 𝒘 = 𝒘 − 𝜂 𝜏 𝛻𝐸 𝑛 ∞ ∞ ただし lim 𝜂 𝜏 = 0 𝜏→∞ 𝜂𝜏 = ∞ 𝜂2 < ∞ 𝜏 𝜏=1 4 𝜏=1
- 5. 最急降下法 vs. 確率的勾配降下法 ホワイトボードで説明 最急降下法 確率的勾配降下法 5
- 6. LMSアルゴリズム • LMSアルゴリズム – 確率的勾配法を用いて最小二乗学習を行う – Widrow-Hoffの学習規則，Adalineとも呼ばれる • データ点 𝜙 𝒙 𝑛 , 𝑡 𝑛 に対する誤差関数は式(3.12)より 1 𝐸𝑛 𝒘 = 𝑡𝑛− 𝒘𝑇 𝜙 𝒙𝑛 2 2 • よって勾配𝛻𝐸 𝑛 𝒘 は 𝛻𝐸 𝑛 𝒘 = 𝑡 𝑛 − 𝒘 𝑇 𝜙 𝒙 𝑛 𝜙(𝒙 𝑛 ) 6
- 7. LMSアルゴリズム INPUT: (𝒙𝑛 , 𝑡 𝑛 ) ∈ 𝑫, 𝑇, 𝜂 OUTPUT: 𝒘 1: Initialize 𝒘0 = 𝟎 2: FOR 𝑛 in 0 to 𝑇 − 1 3: Obtain random sample (𝒙 𝑛 , 𝑡 𝑛 ) from 𝑫 4: 𝒘 𝑛+1 ← 𝑤 𝑛 − 𝜂 𝑡 𝑛 − 𝒘 𝑇 𝒙 𝑛 𝒙 𝑛 𝑛 5: ENDIF 6: ENDFOR 7: RETURN 𝒘 𝑇 7
- 8. 余談: 二値分類における最小二乗法 • 二値分類においては0-1損失を考える •二値分類においてもLMSアルゴリズムは利用可能ではある – ただし「正解しすぎても」損失が発生 – ⇒よりよい0-1損失の近似の利用を検討 𝐸𝑛 アレ? 1 𝑦𝑛 𝒘 𝑇 𝒙 𝑛 8
- 9. 更に余談: よりよい0-1損失の近似 • L1-lossSVM (hinge-loss): 𝐸 𝑛 = max 0, 1 − 𝑦 𝑛 𝒘 𝑇 𝒙 𝑛 • L2-loss SVM: 𝐸 𝑛 = max 0, 1 − 𝑦 𝑛 𝒘 𝑇 𝒙 𝑛 2 L2-loss SVM 𝐸𝑛 hinge-loss こんな損失 0-1 loss 𝑦𝑛 𝒘 𝑇 𝒙 𝑛 9
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- 11. 損失関数＋正則化項 • 正則化項を加えた損失関数 𝐸 𝒘 = 𝐸 𝐷 𝒘 + 𝜆𝐸 𝑤 (𝒘) • 正則化項はたとえば重みベクトルの二乗和を 利用 (L2正則化項) 1 𝑇 𝐸𝑤 𝒘 = 𝒘 𝒘 2 11
- 12. 正則化最小二乗法 • 二乗誤差関数にさきほどの正則化項を加え ると誤差関数は 𝑁 1 𝑇 2 𝜆 𝑇 𝐸 𝒘 = 𝑡𝑛− 𝒘 𝜙 𝒙𝑛 + 𝒘 𝒘 2 2 𝑛=1 • 𝒘に関する勾配を0とおき， 𝒘について解けば 以下を得る 𝒘 = 𝜆𝐈 + 𝚽 𝑇 𝚽 −1 𝚽 𝑇 𝒕 12
- 13. 正則化最小二乗の導出 𝑇 𝐿 𝒘 = 𝒚 − 𝑿𝒘 𝒚 − 𝑿𝒘 + 𝜆𝒘 𝑇 𝒘 𝜕 𝐿 𝒘 = −2𝑿 𝑇 𝒚 + 2𝑿 𝑇 𝑿𝒘 + 𝜆𝒘 + 𝜆𝒘 𝜕𝒘 • これを0とおく 𝑿 𝑇 𝑿𝒘 + 𝜆𝒘 = 𝑿 𝑇 𝒚 𝑿 𝑇 𝑿 + 𝑰𝜆 𝒘 = 𝑿 𝑇 𝒚 𝒘 = 𝑿 𝑇 𝑿 + 𝑰𝜆 −1 𝑿 𝑇 𝒚 行列の微分 𝜕 𝑇 𝜕 𝑇 𝒂 𝒙= 𝒙 𝒂= 𝒂 𝜕𝒙 𝜕𝒙 𝑇 13 𝑨𝑩 = 𝑩𝑇 𝑨𝑇
- 14. 確率的勾配法で解く場合 L2正則化LMSアルゴリズム INPUT: (𝒙 𝑛 , 𝑡 𝑛 ) ∈ 𝑫, 𝑇, 𝜂 OUTPUT: 𝒘 1: Initialize 𝒘0 = 𝟎 2: FOR 𝑛 in 0 to 𝑇 − 1 3: Obtain random sample (𝒙 𝑛 , 𝑡 𝑛 ) from 𝑫 4: 𝒘 𝑛+1 ← 𝑤 𝑛 − 𝜂 𝑡 𝑛 − 𝒘 𝑇 𝒙 𝑛 𝒙 𝑛 + 𝜆𝒘 𝑛 𝑛 5: ENDIF 6: ENDFOR 7: RETURN 𝒘 𝑇 14
- 15. 正則化項について (1/2) • 一般的な正則化項 𝑀 𝜆 𝑞 𝐸𝑤 𝒘 = 𝑤𝑗 2 𝑗=1 • 𝑞 = 2のときL2正則化項 – q=1はlassoとも呼ばれる．q=2はridge 15
- 16. 正則化項について (2/2) • 誤差関数と正則化項を横から眺める – (ホワイトボード) • 二乗誤差関数＋L2正則化項 (凸＋凸＝凸) – 証明はぐぐってください 16
- 17. 正則化項の解釈 • 正則化していない二乗誤差を以下の制約条件 で最小化することと等しい (演習3.5) 𝑀 𝑞 𝑤𝑗 ≤ 𝜂 𝑗=1 • こたえ 𝑀 𝑞 𝜂= 𝑤 𝑗∗ 𝜆 𝑗=1 与えられた𝜆における誤差関数の最適値に依存 (ﾟДﾟ)ﾊｧ? 17
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- 20. 目標変数が多次元の場合 • 𝐾次元の目標ベクトル𝒕の推定を試みる 𝒚 𝒙, 𝒘 = 𝑾 𝑇 𝜙(𝒙) • 結論 (3.1.1と同様のロジック) – 最尤推定値 𝑾 𝑀𝐿 = 𝚽 𝑇 𝚽 −1 𝚽 𝑇 𝐓 – 各次元の目標変数が相互に依存しないため，𝑘 番目の目標変数を推定するためのパラメータは 𝒘 𝑘 = 𝚽 𝑇 𝚽 −1 𝚽 𝑇 𝒕 𝑘 で求めることができる 20
- 21. おしまい 21