エンジニアのための機械学習の基礎
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JAZUG 女子部 第13回勉強会の資料。 機械学習の基礎について説明します。 https://jazug.connpass.com/event/106003/
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エンジニアのための機械学習の基礎
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- 19. Program = Algorithm 人が書く タスクの仕様の定義 アルゴリズムは固定 アルゴリズムは容易に説明できる ソフトウェアが書く 目的: 汎化 アルゴリズムはデータに依存 アルゴリズムは時間とともに変わる 実世界の全てを想定して、 プログラミングするのは、難しい…
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- 35. ①True Positive（真陽性） : 100%に近いほど良好 ⇒A/(A+C) ②False Positive（偽陽性） : 0%に近いほど良好 ⇒B/(B+D) ③True Negative : 100%に近いほど良好 ⇒D/(B+D) ④False Negative : 0%に近いほど良好 ⇒C/(C+D) ⑤Accuracy（正解率） : 100%に近いほど良好 ⇒「○」「×」を正しく予測できた割合 ⇒(A+D)/(A+B+C+D) : 100%に近いほど良好 ⑥Precision（適合率） : 100%に近いほど良好 ⇒A/(A+B) ⑦Recall（再現率） : 100%に近いほど良好 ⇒①に同じ ⑧F1 Score :1.0に近いほど良好 ⇒⑥、⑦の複合指標 ⇒2×(⑥×⑦)/(⑥+⑦) 検証用データ 予測で得たクラス ○ × 正解の クラス ○ A件 C件 × B件 D件 正解が「○」 のデータ 推測で「○」と されたデータ A件C件 B件 D件 予測結果例 主な評価指標
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- 60. トレーニングデー タ 独立したデータ, 特徴, シグナル, 属 性 “Predict したい分類, クラス, ラ ベル, 依存しているデータ
- 62. Activate Function Input Layer Hidden Layer （妥当な数で） 重み （Weight）
- 63. 入力層 隠れ層 出力層 𝑦1 𝑤11 𝑦2 𝑤12 𝑏1 𝑦 = 𝑓 𝑦1 𝑤11 + 𝑦2 𝑤12 + 𝑏1 𝑦: 出力 𝑤: 重み 𝑏: バイアス 𝑓 𝑥 : 活性化関数 パラメータ更新：誤差逆伝播法(Back Propagation) → 全ての「重み」と「バイアス」を調整する Loss Function (実際値と予測値の差を計算)
- 64. Dense （ 全 結 合 層 ） ReLU Dense ReLU Dense Softmax Input Layer Hidden Layer Output LayerHidden Layer
- 66. 学習用データ Input Layer Hidden Layer Output Layer 直線がない 直線がある 計算していく
- 67. 学習用データ Input Layer Hidden Layer （妥当な数で） Output Layer 直線がない 直線がある 結果が違う場合は、 勾配法で最適化
- 68. 1. 課題の特定 2. データの取得と加工 3. モデルの設計 4. モデルの学 習 5. モデルの テストと評価 a. 初期化 b. データセットからミニバッチ データ取得 c. 損失(差分)を計算d. 最適化: 損失(差分)の最小 化 e. 重みづけの更新 y =Wx + b loss = |desired – actual outcome|δ 6. 展開と推論
- 69. 整理 しましょう
- 70. 最適化 (Optimization) とは、関数やパラメータなどを最適な状態に近づ けること 最適化 (Optimization) とは、誤差を最小化（または最大化）するための 最適化対象となるパラメータを探索手法を用いて最適化(探索)すること 言いかえると
- 72. • 各層間の「重み」と 「バイアス」 • 平均二乗誤差 (Mean Squared Error / Classification Error) • 交差エントロピー誤差 (Cross-Entropy Error) • 勾配法 (Gradient method) 最適化対象 （Optimization Target） 損失関数 （別名：目的関数 - loss function） 最適化手法 （別名：探索、Optimizer, Learner） ニューラルネットワークにおける学習とは、 モデルの予測値と実際の値との誤差から、パラメータ(重み)を適切に更新する こと
- 73. 学習用データ Input Layer Hidden Layer （妥当な数で） Output Layer 直線がない 直線がある 入力データを計算していく
- 74. 平均二乗誤差 (Mean Squared Error / Classification Error) 回帰や二項分類でよく使われる 交差エントロピー誤差 (Cross-Entropy Error) 多項分類でよく使われる σ(z) がsigmoid 関数の場合、0,1近傍 で微分が≃0となってしまい、コスト 関数の 変化(学習)が止まってしまう 差が大きくなればなるほど、コスト 関数の 変化も大きくなる Cross-entropyが使われることが多いが、Cognitive Toolkit のチュートリアルでは両方使っている。
- 75. Activate Function Input Layer Hidden Layer （妥当な数で） ↑学習対象 These are target Activate Function
- 77. Input Layer Hidden Layer Output Layer 直線がない 直線がある 総和 1
- 78. 入力画像データ Input Layer Hidden Layer （妥当な数で） Output Layer 直線がない 直線がある
- 79. 学習用データ Input Layer Hidden Layer （妥当な数で） Output Layer 直線がない 直線がある 結果が違う場合は、 勾配法で最適化 計算していく
- 80. SGD MomentumSGD • 色々な勾配法 - Gradient Descent - SGD - MomentumSGD - AdaGrad - AdaDelta - Adam - RMSpropGraves - NesterovAG 学習率 （Learning Rate） 学習率 モーメンタム （Momentum） 「学習率」を ハイパーパラメータとして指定 「学習率」と「モーメンタム」を ハイパーパラメータとして指定
- 82. 勾配消失問題 (Vanishing Gradient) 過学習 （Overfitting） モデルの学習では重みの勾配 (精度に与える影響 度)を 求める必要があるが、その勾配が 「0」 になって しまうこと 過学習 (Overfitting) とは、学習データに対して学 習されているが、未知のデータに対して適合でき ていない (汎化できていない)状態。 特にニューラルネットは複雑なモデルのため 過学習に陥りやすい • Batch Normalization • Dropout • Regularization • Expanding the training data 内容 解決策課題 引用元: http://qiita.com/supersaiakujin/items/935bbc9610d0f87607e8 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf
- 85. L1 regularization L2 regularization Cost function(C0) にL1正規化項を追加 ※λ:正規化パラメータ wが大きい： L1 shrinks the weight much less than L2 does. wが小さい： L1 shrinks the weight much more than L2 does. Cost function(C0) にL2正規化項を追加 ※λ:正規化パラメータ →The effect of regularization is to make it so the network prefer to learn small weight Wight decay it makes weight smaller lower complexity reduce overfitting 引用例：http://sig.tsg.ne.jp/ml2015/ml/2015/06/29/techniques-of-learning.html
- 87. 元データ ずらしたり 広げたり 回転させたり さらに回転させたり ！？ “Is algorithm A better than algorithm B??” “What training data set are you using?”
- 89. • uniform • normal • xavier • glorot_uniform • glorot_normal • he_uniform • he_normal • bilinear • initializer_with_rank • truncated_normal Xavierの初期値 Heの初期値 Glorotの初期値
- 90. Learning rate η？ Hidden Layer の数は？ Mini-batchはどのくらい必要？ Cost functionをどうする？ 何epochでやるの？ Weight initializationはど うする？ Regularization parameter λ？
- 92. Cost function epoch η= 2.5 η= 0.025 η= 0.25
- 96. Automated Machine Learning Hyper parameter tuning Distributed Deep Learning New FPGA-powered models Python SDK Azure Notebook 連携
- 98. Number_of_ hidden_layers Number_of_ nodes_in_layer Input layer Hidden layer 1 Hidden layer 2 Output layer E.g. Learning_rate Batch_size
- 100. Challenges • 探索箇所が広大 • 低密度の中での、最適な値の組み合 わせ • 評価までのリソースが膨大(時間、人、 カネ) 例えば.. • Number_of_layers と learning_rate の最適値 • Number_of_layers – [2, 4, 8] • learning_rate – 0 から 1 の間の あらゆる値
- 101. #1 #2 #𝑝 𝑟𝑢𝑛1 𝑟𝑢𝑛2 𝑟𝑢𝑛 𝑝 … Hyperparameter Tuning runs in Azure ML 𝑟𝑢𝑛𝑗 𝑟𝑢𝑛𝑖 𝑟𝑢𝑛 𝑘 (B) 起動中のジョブの管理 • どれくらいの間実行してい るのか? ??? (A) 新規ジョブ起動 • 探索する、Parameter を設 定 𝒓𝒖𝒏 𝟏= {learning rate=0.2, #layers=2, …} 𝒓𝒖𝒏 𝟐= {learning rate=0.5, #layers=4, …} 𝒓𝒖𝒏 𝒑= {learning rate=0.9, #layers=8, …}
- 102. Early terminate poorly performing runs
- 103. ## エスティメーターの作成 from azureml.train.dnn import TensorFlow script_params = { '--data-folder': ws.get_default_datastore().as_mount(), '--batch-size': 50, '--first-layer-neurons': 300, '--second-layer-neurons': 100, '--learning-rate': 0.01 } estimator = TensorFlow(source_directory=script_folder, script_params=script_params, compute_target=compute_target, entry_script='tf_mnist.py', use_gpu=True)
- 104. ## 探索空間の設定 from azureml.train.hyperdrive import GridParameterSampling param_sampling = GridParameterSampling( { "num_hidden_layers": choice(1, 2, 3), "batch_size": choice(16, 32) } ) ## 探索空間の設定 from azureml.train.hyperdrive import MedianStoppingPolicy early_termination_policy = MedianStoppingPolicy(evaluation_interval=1, delay_evaluation=5) ## Hyperparameter Search 設定 from azureml.train.hyperdrive import HyperDriveRunConfig hyperdrive_run_config = HyperDriveRunConfig(estimator=estimator, hyperparameter_sampling=param_sampling, policy=early_termination_policy, primary_metric_name=’accuracy’, primary_metric_goal=PrimaryMetricGoal.MAXIMIZE, max_total_runs=100, max_concurrent_runs=4)
Notas do Editor
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