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Jubatusにおける機械学習の
テスト
株式会社Preferred Infrastructure
海野  裕也 (@unnonouno)
2014/06/06
Machine Learning Casual Talks@Cookpad
⾃自⼰己紹介
海野  裕也(@unnonouno)
l  (株) Preferred Infrastructure
l  Jubatus開発者
l  専⾨門:⾃自然⾔言語処理理、テキストマイニング
l  クックパッドプレミアム会員
2
l  今⽇日はJubatusがどのようなテストをしている
のかを話します
l  別の⾔言い⽅方をすると、今までのJubatusのバグ
の歴史を紹介します
3
Jubatus (http://jubat.us/)
l  分散オンライン学習のフレームワーク
l  分類・回帰・レコメンド・グラフ・近傍探索索・異異常検
知・クラスタリング
l  特徴抽出エンジンも備えているので、⽣生データも扱える
l  全て分散環境かつオンラインで動く
4
Jubatusサーバーの構成
5	
サーバー
クライアント
(各⾔言語)
msgpack-rpc
ドライバー
コア
各モジュールの役割
l  サーバー・クライアント
l  msgpack-rpcサーバー・クライアントとして振る舞る
l  だいたい⾃自動⽣生成される
l  ドライバー
l  ⽣生データ(⽂文書など)を処理理する層
l  特徴抽出、重み付け、学習を結びつける役割
l  コア
l  ベクトルを受け取る⽣生の学習器
l  ベクトルを⽣生成する⽣生の特徴抽出器
l  最近リポジトリを分離離した(jubatus_core)
6
各レイヤーのテスト
l  サーバー・クライアント
l  正しくクライアントのリクエスト受けつけて、処理理をドライ
バーに投げられるか
l  ドライバー
l  ⽣生データを正しくそれぞれのモジュールに引き渡しているか
l  コア
l  ちゃんと学習するか
7
各レイヤーのテスト
l  サーバー・クライアント
l  正しくクライアントのリクエスト受けつけて、処理理をドライ
バーに投げられるか
l  ドライバー
l  ⽣生データを正しくそれぞれのモジュールに引き渡しているか
l  コア
l  ちゃんと学習するか
8	
割りと一般的なテスト
各レイヤーのテスト
l  サーバー・クライアント
l  正しくクライアントのリクエスト受けつけて、処理理をドライ
バーに投げられるか
l  ドライバー
l  ⽣生データを正しくそれぞれのモジュールに引き渡しているか
l  コア
l  ちゃんと学習するか
9	
今日の話はこっち
「ちゃんと」って?
10
3つの「ちゃんと」の話をします
l  「ちゃんと」問題が解けるか
l  「ちゃんと」論論⽂文通りか
l  「ちゃんと」使えるか
11
「ちゃんと」問題を解けるか
どう考えても解けるだろうという擬似問題を解かせる
12	
(1, 1)と(-1, -1)を原点、分散1の正規分布からそれ
ぞれ正例例と負例例をサンプリングして分類器に投げ
て学習する
例:分類器の場合
テストを書いてみた・・
l  Perceptron
l  正解率率率:95%
l  Passive Aggressive
l  正解率率率:97%
l  Confidence Weighted
l  正解率率率:98%
l  AROW
l  正解率率率:98%
l  NHERD
l  正解率率率:70%
13
???
14
何か変だ・・
15	
流流⽯石に精度度低くないですかね?
ハイパーパラメータ
チューニングしてないし、
不不安定な⼿手法なのかもね
ナルホド、タシカニ
落落ち着いて考えよう
しかし、2以上も離離れている点を中⼼心にして分散
1ってことは、もうほとんど線形分離離可能だろう
どんな適当なことしても70%ってことはなくない
か・・・???
16
Crammer系⼿手法のおさらい
17	
initialize w, ∑"
for (x, y) in data:"
#m = y (x・w)"
#if m < e:"
# #w := w + αy∑x"
# #update ∑"
l  ベースのアルゴリズムはシンプル
l  各⼿手法は、上記のe, α, ∑だけが違う
とはいえ、予想以上にグチャグチャ
式が極めて⻑⾧長いということはないが、正しく写経
できているか確認しづらい
18
雰囲気だけ・・・
19	
void normal_herd::update(
const common::sfv_t& sfv, float margin, float variance,
const string& pos_label, const string& neg_label) {
for (common::sfv_t::const_iterator it = sfv.begin(); it != sfv.end(); ++it) {
// 中略略
storage_->set2(feature, pos_label,
storage::val2_t(pos_val.v1 + (1.f - margin) * val_covariance_pos
/ (val_covariance_pos * val + 1.f / C),
1.f / ((1.f / pos_val.v2) + (2 * C + C * C * variance) * val * val)));
if (neg_label != "") {
storage_->set2(feature, neg_label,
storage::val2_t(neg_val.v1 + (1.f - margin) * val_covariance_neg
/ (val_covariance_neg * val + 1.f / C),
1.f / ((1.f / neg_val.v2) + (2 * C + C * C * variance) * val * val)));
}
}
}
この中に⼀一箇所だけ+と­−を間違えています
結局、何が起こっていたか
l  1箇所だけ正負を間違えていた
l  何度度も何度度も⾒見見返してようやく発⾒見見した
l  数式とコードのギャップは深い
l  発散するでもなく、完全にランダムでもなく、
妙に精度度が低かった
l  精度度が思ったよりも悪かったら、疑うべき(あ
たりまえだけど)
20
「ちゃんと」論論⽂文の書いてある通りに実装されてい
るか
l  「精度度が出ない」ことがわかるのなら、頑張っ
て原因を探せば良良い
l  「精度度が出ていた」ら、正しく実装できている
のか?
細部が異異なっていても「割と期待通りに」
動いてしまうことは多い
21
あっ、あっ、あっ
22
正直すまんかった
@@ -38,7 +38,7 @@ void PA::train(const sfv_t& sfv, const
string& label) {"
if (sfv_norm == 0.f) {"
return;"
}"
- update_weight(sfv, loss / sfv_norm, label,
incorrect_label);"
+ update_weight(sfv, loss / (2 * sfv_norm), label,
incorrect_label);"
}"
"
string PA::name() const {
23
結局、どうなったのか
l  そこらにあるテストセット(news20など)を利利
⽤用して精度度の変化を試したが、ほとんど変わら
なかった
l  何故か間違った実装のほうが精度度が出た
l  意図した実装でないことは事実、しかし発⾒見見は
極めて困難
l  テストだけでは発⾒見見出来ない
24
「ちゃんと」利利⽤用者に使い⽅方がわかるか
l  実装のテストというか仕様のテスト?
l  どういう設定をするどどうなるのかが利利⽤用者に
とってわかりやすくなっているか
l  もっと⾔言えば、望まない結果が得られた時にど
う対処すればよいかわかるようにできているか
25
みんな⼤大好き-cオプション
l  「Cいくつにした?」と聞かれる
l  正則化項と損失の⽐比率率率を調整する重みのこと
26	
% svm-train"
Usage: svm-train [options] training_set_file
[model_file]"
options:"
..."
-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR,
and nu-SVR (default 1)"
...
AROWの論論⽂文より、途中の式変形
27	
以降降、この式を解く
λ1とλ2どこ⾏行行った?
28
AROWの論論⽂文より
29
AROWの論論⽂文より
30
r、お前誰?
31
よく⾒見見ると・・・
l  本質的には r と  λ の役割は同じ
l  ところが⼤大⼩小関係が逆なので、⼤大きくしたり⼩小
さくした時の挙動が他のアルゴリズムと逆にな
る
32
ハイパーパラメータは所詮ハイパーパラメータ
l  λ が正しいか 1/r が正しいかの議論論は不不⽑毛
l  いずれにせよ、ハイパーパラメータチューニン
グで最適化するものであるから、いずれかが間
違いとは⾔言えない
l  利利⽤用者側の観点でみると、考えるべきは論論⽂文と
の整合性よりも使い勝⼿手(⼀一貫性)
33
直しました
--- a/src/classifier/arow.cpp"
+++ b/src/classifier/arow.cpp"
@@ -40,7 +40,7 @@ void AROW::train(const sfv_t& sfv, const
string& label){"
if (margin >= 1.f) {"
return;"
}"
- float beta = 1.f / (variance + config.C);"
+ float beta = 1.f / (variance + 1.f / config.C);"
float alpha = (1.f - margin) * beta; // max(0, 1-
margin) = 1-margin"
update(sfv, alpha, beta, label, incorrect_label);"
}
34
直しました
35
設定の与え⽅方を気をつける
l  式中のハイパーパラメータを外から設定できる
ようにしたいが、パラメータに名前をつけるの
は難しい
l  仮に「元論論⽂文(2)式中のrです」と書いても、適
切切な値は探索索しないとわからない
l  上下したときの影響がわかりやすく、⼀一貫性が
取れるようにする
36
ハイパーパラメータが1つだけだと思うなよ
l  分類器なら正則化パラメータや学習率率率程度度だっ
た
l  教師無しになるほど何かしらの過程を置く
l  ◯◯分布を仮定する
l  ◯◯個のトピック、クラスタを仮定する
37	
ハイパーパラメータの数が爆発
CoreSetクラスタリング
l  ⼊入⼒力力データ点から⼀一部の点を「うまく」選ぶことで、元
のデータをk-meansした時とだいたい同じセントロイド
が得られる
l  Jubatus内部では、この処理理を段階的に適⽤用して、内部
の使⽤用メモリ量量を⼀一定に抑えている
38	
青の点の代わりに
緑の点だけ保存し
ておく
お、おう・・・
l  クラスタ数K以外に、
ハイパーパラメータ
が沢⼭山
39	
設定値は6個ある
何でこんなにパラメータが多いのか?
l  段階的に圧縮していくため、圧縮の頻度度、1回での圧縮
率率率、2段⽬目以降降の圧縮のタイミング、最⼤大圧縮段数など
調整できるパラメータが増える
40	
圧縮のタイ
ミング
圧縮後のサ
イズ
多段圧縮の
タイミング
最⼤大圧縮段数
最近思っていること
パラメータによる影響範囲がなるべく限定的にし、
複数の変化が起きにくくするのがよい
l  メモリ消費量量
l  イテレーションの時間
l  スループット
l  直近のデータへの感度度・過去データの忘却の程
度度
41	
1つのパラメータで3つ以上変化
すると制御は難しい
まとめ
l  「ちゃんと」問題が解けるか
l  解けそうな問題を解けるか
l  簡単な問題にヒドイ間違いをしないか
l  「ちゃんと」論論⽂文通りか
l  数式はちゃんと写しているか
l  確認する⽅方法は・・・頑張れ・・・
l  「ちゃんと」使えるか
l  設定は⼗十分意味が伝わり、⼀一貫性が有るか
l  挙動を制御しやすいか
42
次回
「機械学習のデバック術」
乞うご期待
43
ご静聴ありがとうございました
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