[AI05] 目指せ、最先端 AI 技術の実活用！Deep Learning フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit 」へ踏み出す第一歩

[AI05] 目指せ、最先端 AI 技術の実活用！Deep Learning フレームワーク「Microsoft Cognitive Toolkit 」へ踏み出す第一歩
セッション後にロケットスタートできるように • Cognitive Toolkit の要点をご紹介します • 取り組みやすい画像認識にフォーカスします • 数式レベルでのアルゴリズムの説明はやりません • 今日帰ったらすぐ使えるリンクを散りばめます
• Python, C++, BrainScript • 学習済みモデルは C# で動かすことも可能 • MIT や Stanford 等の様々な研究者と共同作業で改定中
最初に複数ノードの学習に対応 0 20000 40000 60000 80000 CNTK Theano TensorFlow Torch 7 Caffe Speed Comparison (Frames/Second, The Higher the Better) 1 GPU 1 x 4 GPUs 2 x 4 GPUs (8 GPUs) 2015年7月時点
Caffe CNTK MxNet TensorFlow Torch FCN5 (1024) 55.3ms 51.0ms 60.4ms 62.0ms 52.2ms AlexNet (256) 36.8ms 27.2ms 29.0ms 104.0ms 37.5ms ResNet (32) 144.0ms 81.5ms 84.5ms 181.4ms 90.9ms LSTM (256) (v7 benchmark) - 43.6ms (44.9ms) 288.1ms (284.9ms) - (223.5ms) 1130.6ms (907.0ms) http://dlbench.comp.hkbu.edu.hk/ Benchmarking by HKBU, Version 8 2017年4月時点
エラー率 CNTK のスケール性が世界記録達成に貢献
歩道画像を解析撮影地点ごとにごみの種類や数を判別
地図データ（Google,ZENRIN）清掃員の最適配置や新たな街づくりの提案へ
Yes
画像認識と Deep Learning の歩み
参照 http://www.image-net.org/ http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/ilsvrc2012.pdf ILSVRC 大量のタグ付き画像データの認識精度を競うコンテスト
IMAGE NET 2012年
http://image-net.org
11x11 conv, 96, /4, pool/2 5x5 conv, 256, pool/2 3x3 conv, 384 3x3 conv, 384 3x3 conv, 256, pool/2 fc, 4096 fc, 4096 fc, 1000 AlexNet, 8 layers (ImageNet 2012)
Very 3x3 conv, 64 3x3 conv, 64, pool/2 3x3 conv, 128 3x3 conv, 128, pool/2 3x3 conv, 256 3x3 conv, 256 3x3 conv, 256 3x3 conv, 256, pool/2 3x3 conv, 512 3x3 conv, 512 3x3 conv, 512 3x3 conv, 512, pool/2 3x3 conv, 512 3x3 conv, 512 3x3 conv, 512 3x3 conv, 512, pool/2 fc, 4096 fc, 4096 fc, 1000 VGG, 19 layers (ImageNet 2014)
Ultra ResNet, 152 layers By Microsoft 1x1 conv, 64 3x3 conv, 64 1x1 conv, 256 1x1 conv, 64 3x3 conv, 64 1x1 conv, 256 1x1 conv, 64 3x3 conv, 64 1x1 conv, 256 1x2 conv, 128, /2 3x3 conv, 128 1x1 conv, 512 1x1 conv, 128 3x3 conv, 128 1x1 conv, 512 1x1 conv, 128 3x3 conv, 128 1x1 conv, 512 1x1 conv, 128 3x3 conv, 128 1x1 conv, 512 1x1 conv, 128 3x3 conv, 128 1x1 conv, 512 1x1 conv, 128 3x3 conv, 128 1x1 conv, 512 1x1 conv, 128 7x7 conv, 64, /2, pool/2
重みづけ更新重みづけ更新重みづけ更新
皆さんも簡単にお試しいただけます https://aka.ms/cntk_image
モデル学習データを使ってモデルを教育することモデルの出来を精度から測ってあげること評価
The CIFAR-10 dataset
故障診断医療診断物品の自動仕分け
データ準備学習モデル分割評価
データ準備 ¥image¥train¥00000.png 6 ¥image¥train¥00001.png 9 ¥image¥train¥00002.png 9
モデル
http://intellabs.github.io/RiverTrail/tutorial/
Convolution, Pooling Layerを含む Neural Network
Convolution() MaxPooling() Dense() 11x11 conv, 96, /4, pool/2 5x5 conv, 256, pool/2 3x3 conv, 384 3x3 conv, 384 3x3 conv, 256, pool/2 fc, 4096 fc, 4096 fc, 1000 AlexNet, 8 layers (ImageNet 2012)
学習
https://aka.ms/cntk-setup CPU GPU 簡単！検証用には OK ！パフォーマンスはこちら！面倒くさい環境構築…
https://aka.ms/deepvm
Demo Cognitive Toolkit on CPU vs GPU & 学習済みモデルをローカルで使用
Yes
https://aka.ms/cntk-tutorial
https://github.com/msmamita/cntk_handson
開発者チームも頻繁に見ています https://stackoverflow.com/questions/tagged/cntk
セッション後にロケットスタートできるように • Cognitive Toolkit の要点をご紹介します • 取り組みやすい画像認識にフォーカスします • 数式レベルでのアルゴリズムの説明はやりません • 今日帰ったらすぐ使えるリンクを散りばめます
https://aka.ms/cntk-slide
セッションアンケートにご協力ください  専用アプリからご回答いただけます。 decode 2017  スケジュールビルダーで受講セッションを登録後、アンケート画面からご回答ください。  アンケートの回答時間はたったの 15 秒です!
Ask the Speaker のご案内本セッションの詳細は『Ask the Speaker Room』各コーナーカウンタにてご説明させていただきます。是非、お立ち寄りください。
55 撮影の様子タカノメでごみを読み取る様子
歩道表面の画像をコンピュータで解析し撮影地点ごとに落ちているごみの種類や数を判別技術提供：（株）ピリカ「タカノメ」右上：川崎駅前タバコの分布右下：川崎駅前タバコ以外の分布地図データ（Google,ZENRIN）
Videos Images on NC GPU
Azure N シリーズ GPU インスタンス 2 種類の NVIDIA GPUを搭載サイズコア数メモリ Disk RDMA GPU NV6 6 56 GB 380 GB - M60 ×1 NV12 12 112 GB 680 GB - M60 ×2 NV24 24 224 GB 1.5 TB - M60 ×4 NC6 6 56 GB 340 GB - K80 ×1 NC12 12 112 GB 680 GB - K80 ×2 NC24 24 224 GB 1.5 TB - K80 ×4 NC24r 24 224 GB 1.5 TB InfiniBand K80 ×4 Visualization の NV 系 Compute の NC 系 Deep Learning はこちら
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