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![[DL輪読会]Measuring abstract reasoning in neural networks](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/kobayashi0727-180727002112-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
E-SOINN
- 1. 1/27 E-SOINN オンライン教師なし分類のための追加学習手法 東京工業大学 小倉和貴, 申富饒, 長谷川修 電子情報通信学会論文誌, D Vol. J90-D, No.6, pp.1610-1622 (2007)
- 2. 2/27 研究背景 • 教師なし追加学習の重要性 （実世界で活躍する知能の実現に向けて） – 教師なし学習 • 教師のない学習データから、 データの背後に存在する本質的な構造を自律的に獲得すること • 学習すべき対象全てに教師を与えることは困難 – 追加学習 • 過去の学習結果を破壊あるいは忘却せず、 新規の学習データに適応すること • あらかじめ全てを学習しておくことは困難 （環境の変化に応じて、未知の知識を追加的に学習）
- 3. 3/27 教師なし学習の代表的手法 •クラスタリング – バッチ処理による学習 • 競合型ニューラルネットワークによる学習 – オンライン処理による学習 →実世界での学習に向いている
- 4. 4/27 競合型ニューラルネットワークと 追加学習能力 • 自己組織化マップ SOM (T.Kohonen, 1982) • Neural Gas (T.M.Martinetz, 1993) – ネットワーク構造（ノード数など）を事前に決定 – 問題点：表現能力に限界がある • Growing Neural Gas ：GNG(B.Fritzke, 1995) – ノードを定期的に挿入することで、追加学習に対応 – 問題点：永続的な学習には適さない • GNG-U (B.Fritzke, 1997) – ノードを削除することで、環境の変化に対応 – 問題点：既存の学習結果を破壊
- 5. 5/27 Self-Organizing Incremental NeuralNetwork (SOINN) (F.Shen, Neural Networks, 2006) • 既存の学習結果を破壊せずに、追加学習が可能 • 入力データのクラス数、位相構造を自律的に獲得 • ノイズ耐性を持つ 分布を近似 入力データ 学習結果
- 6. 6/27 SOINNにおける学習の流れ 入力データ • １層目に学習データを入力 – ノードを増殖させながら入力の 分布を近似 １層目 – 事前に決定された回数が入力 されると、学習を停止 • １層目の学習結果を２層目に 入力 ２層目 – 最終的な学習結果を取得
- 7. 7/27 SOINNの問題点 入力データ • ２層構造による問題 – １層目への入力回数（２層目を 開始するタイミング）を適切に １層目 決定する必要がある – ２層目はオンライン学習に対応 していない ２層目 • なぜ２層必要なのか？ – １層だけではクラスの分離性能 が低い
- 8. 8/27 本研究の目的 • SOINNに改良を加え – クラス分離性能を向上させる – ２層目が不要になり、SOINNの問題点を解決 入力データ １層目 ２層目
- 9. 9/27 クラス分離性能の向上 • 基本的な考え – ノードの密度を定義 – サブクラスを定義 – 辺の必要性を判定（不要な辺を削除）
- 10. 10/27 ノードの密度 • 勝者ノード（入力ベクトルに最も近いノード）になった際、 以下のポイントを与える ：隣接ノードへの平均距離 • 「一定期間λに与えられるポイントの平均値」 を密度として定義 （ただし、ノード近傍に入力が与えられなかった期間は除く） Ｎ：与えられたポイントが０以上の期間 ：j番目の期間におけるk番目の 入力によって与えられたポイント
- 11. 11/27 サブクラスの決定 • ノードの密度が局所的に最大であるノード →異なるサブクラスのラベルを貼る • それ以外のノード →密度が最大の隣接ノードと同じラベルを貼る ノードの密度
- 12. 12/27 辺の必要性（１） • ノイズがある場合、ノードの密度には 細かい凹凸がある →特定の条件を満たす辺は残す必要がある ノードの密度
- 13. 13/27 辺の必要性（２） • 以下の条件を満たす辺は残す ノードの密度 A Amax ×αA ここで、αは以下の式で算出 B Bmax ×αB m ：サブクラスAにおける密度の最大値 ：サブクラスAにおける密度の平均値
- 14. 14/27 分離性能向上による効果 • ２層目が不要に – 完全なオンライン学習が可能に – 「クラス内挿入」が不要に（もう１つの効果）
- 15. 15/27 クラス内挿入の削除 • クラス内挿入とは？ – ノードを増殖させる処理の１つ – ２層目において、活用される • クラス内挿入の削除による利点 – 計算量の軽減 – パラメータ数の削減 従来手法（８つ）→提案手法（４つ）
- 16. 16/27 実験１：人工データその１ • ５クラス（ガウス分布×２、同心円×２、サインカーブ） • １０％の一様ノイズ • 従来手法は正しく学習できる（論文より） 追加学習における入力 1 2 3 4 5 6 7 A ○ ○ B ○ ○ C ○ ○ D ○ ○ E1 ○ E2 ○ E3 ○
- 17. 17/27 人工データその１：実験結果 • 従来手法と同様の結果が得られた – 従来手法の利点を継承 （ノイズ耐性、クラス数・位相構造の自律的獲得） 通常の学習 追加学習
- 18. 18/27 実験２：人工データその２ • ３クラス（ガウス分布×３） • １０％の一様ノイズ • 実験１より高密度な重なりを持つ 追加学習における入力 １ ２ ３ A ○ B ○ C ○
- 19. 19/27 人工データその２：従来手法 Input First layer Second layer • 高密度の重なりを持つクラスを分離できない Input First layer Second layer 通常の学習 追加学習
- 20. 20/27 人工データその２：提案手法 • 従来手法を超える分離能力を実現 – Input 高密度の重なりを持つクラスを分離できる 通常の学習 追加学習 デモ
- 21. 21/27 実験３：AT&T_FACE • 10人の顔画像（各クラス１０サンプル） • １／４に縮小し、平滑化した画像を使用 （２３×２８＝６４４次元） • 従来手法では正しく分類できる（論文より）
- 22. 22/27 AT&T_FACE：実験結果 • 従来手法と同等の結果が得られた – 学習例（各クラスのプロトタイプベクトル） 認識率（％） 通常の学習 追加学習 提案手法 ９０ ８６ 従来手法（論文より） ９０ ８６ ※得られたクラスのラベル（誰の顔か）は人が決定し、認識実験を行った
- 23. 23/27 AT&T_FACE：出力クラス数の頻度 • 従来手法を超える安定性を実現 – 提案手法は安定的に１０クラス前後を出力 400 350 提案手法 (通常の学習) 300 250 提案手法 回 (追加学習) 数 200 150 従来手法 (通常の学習) 100 50 従来手法 (追加学習) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 クラス数
- 24. 24/27 実験４：Optdigits • ０～９までの手書き数字（１０クラス） • ８×８サイズ（64次元） • データ数：３８２３（学習用）、１７９７（テスト用） 学習データの例（各クラスの平均ベクトル）
- 25. 25/27 Optdigits：実験結果 • 従来手法より適切な分類を実現 – 学習例（各クラスの平均ベクトル） • 提案手法 • 従来手法 最頻出の 認識率（％） クラス数 通常の学習 追加学習 提案手法 １２ ９４．３ ９５．８ 従来手法 １０ ９２．２ ９０．４ ※得られたクラスのラベル（どの数字か）は人が決定し、認識実験を行った
- 26. 26/27 まとめ • SOINN（F.Shen, Neural Networks, 2006）を 改良した新しい教師なし学習手法を提案 – 従来手法（SOINN）の利点を継承 • ノイズ耐性 • クラス数、位相構造の自律的獲得 – 分布に重なりを持つクラスの分離性能を向上 – 完全なオンライン学習が可能に – 安定性の向上 – パラメータ数の削減
- 27. 27/27 今後の課題 • 更なる安定性の向上 • 更なるパラメータ数の削減 • 学習結果の忘却