JP2017129896A - 機械学習装置、機械学習方法及び機械学習プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図4に、本実施の形態における情報処理装置1の機能ブロック図を示す。情報処理装置1は、入力データ格納部101と、ラベルデータ格納部102と、計算結果格納部103と、パラメタ格納部104と、算出部105と、第1学習処理部106と、第2学習処理部107と、第3学習処理部108とを含む。
第1の実施の形態の第2学習処理においては出力層の誤差の値を乱数で置換しているが、他の部分を乱数で置換してもよい。例えば、チャネルlc(lは1≦l≦kを満たす自然数)における第p層(pは1以上の自然数)と第(p+1)層とをつなぐ重み行列をWl pと表すとする。このとき、図27に示すように、Wl pの各要素を0から予め定められた値までの範囲内における乱数に置換した重み行列であるWl pチルダに置き換えてもよい。このような方法であっても、第1の実施の形態と同様、ブロックドロップアウトの対象であるチャネルについて学習を進めることができるようになる。
第2の実施の形態の第2学習処理においては、重み行列Wl pを乱数の行列に置き換えているが、重み行列の誤差を乱数の行列に置き換えてもよい。例えば、重み行列Wl pの誤差の行列Wl pバーの各要素を、0から予め定められた値までの範囲内における乱数に置換してもよい。このとき、図28に示すように、Wl pを、Wl p−Wl pバーで更新してもよい。このような方法であっても、第1及び第2の実施の形態と同様、ブロックドロップアウトの対象であるチャネルについて学習を進めることができるようになる。
第1の実施の形態の第3学習処理においては、ブロックドロップアウトの対象であるチャネル(ここでは、チャネル1cとする)について学習を行い、ブロックドロップアウトの対象ではないチャネル(ここでは、チャネル2c乃至kcとする)については学習を行わない。これは、図29に示すように、ブロックドロップアウトの対象であるチャネルがチャネル2c乃至kcとし、通常どおりブロックドロップアウトの対象ではないチャネル1cについて学習を行うことと同等である。よって、|ea−eb|<tが成立する場合には、ブロックドロップアウトの対象となるチャネルの選択を逆にしてもよい。
第4の実施の形態においては、|ea−eb|<tが成立する場合にブロックドロップアウトの対象となるチャネルの選択を逆にしているが、学習を全く行わず、次の入力データの処理に移行してもよい。このようにすれば、ブロックドロップアウトの対象ではないチャネル(ここでは、チャネル2c乃至kcとする)について学習が行われることを防ぐことができる。
コンピュータに、
並列型ニューラルネットワークにおける複数のチャネルのうち第1のチャネルの最終層の値に対して0で置換する処理であるドロップアウトを実行した場合の出力と、ラベルとの誤差である第1の出力誤差を算出し、
前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行しない場合の出力と、前記ラベルとの誤差である第2の出力誤差を算出し、
前記第1の出力誤差と前記第2の出力誤差との差に基づき、前記複数のチャネルから1又は複数のチャネルを特定し、特定した前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する、
処理を実行させる機械学習プログラム。
前記コンピュータに、
出力層の値の少なくともひとつに対して前記ドロップアウトを実行する、
処理をさらに実行させる付記1記載の機械学習プログラム。
前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する処理において、
前記第1の出力誤差から前記第2の出力誤差を差し引いた値が閾値より大きい場合、前記第1のチャネル以外のチャネルである第2のチャネルのパラメタについて第1の更新処理を実行し、
前記第1の出力誤差から前記第2の出力誤差を差し引いた値の絶対値が前記閾値以下である場合、前記第1のチャネルのパラメタ及び前記第2のチャネルのパラメタについて第2の更新処理を実行し、
前記第2の出力誤差から前記第1の出力誤差を差し引いた値が前記閾値より大きい場合、前記第1のチャネルのパラメタについて第3の更新処理を実行する、
付記1又は2記載の機械学習プログラム。
前記第2の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新し、
所定の方法で求められた範囲における乱数の値と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第2の誤差を算出し、
前記第2の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第1のチャネルのパラメタを更新する、
付記3記載の機械学習プログラム。
前記第2の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新し、
前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタと、前記第1のチャネルのパラメタとを、乱数で置換する、
付記3記載の機械学習プログラム。
前記第2の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新し、
前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差と、前記第1のチャネルのパラメタの誤差とを、乱数で置換し、
置換された前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差と、置換された前記第1のチャネルのパラメタの誤差とによって、前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタと前記第1のチャネルのパラメタとを更新する、
付記3記載の機械学習プログラム。
前記第3の更新処理において、
前記第2の出力誤差と、前記第1のチャネルの最終層の値及び前記ドロップアウトが実行された前記第2のチャネルの最終層の値とから、当該最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第1のチャネルのパラメタを更新する、
付記3記載の機械学習プログラム。
前記第3の更新処理において、
前記第1のチャネルのパラメタを維持し、
前記コンピュータに、
前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行せず且つ前記第2のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行した場合の出力を計算する、
処理をさらに実行させる付記3記載の機械学習プログラム。
前記第3の更新処理において、
前記第1のチャネルのパラメタを維持し、
前記コンピュータに、
次の入力に対する処理を開始する、
処理をさらに実行させる付記3記載の機械学習プログラム。
前記第1の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新する、
付記3記載の機械学習プログラム。
コンピュータが、
並列型ニューラルネットワークにおける複数のチャネルのうち第1のチャネルの最終層の値に対して0で置換する処理であるドロップアウトを実行した場合の出力と、ラベルとの誤差である第1の出力誤差を算出し、
前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行しない場合の出力と、前記ラベルとの誤差である第2の出力誤差を算出し、
前記第1の出力誤差と前記第2の出力誤差との差に基づき、前記複数のチャネルから1又は複数のチャネルを特定し、特定した前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する、
処理を実行する機械学習方法。
並列型ニューラルネットワークにおける複数のチャネルのうち第1のチャネルの最終層の値に対して0で置換する処理であるドロップアウトを実行した場合の出力と、ラベルとの誤差である第1の出力誤差を算出し、前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行しない場合の出力と、前記ラベルとの誤差である第2の出力誤差を算出する算出部と、
前記第1の出力誤差と前記第2の出力誤差との差に基づき、前記複数のチャネルから1又は複数のチャネルを特定し、特定した前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する更新部と、
を有する機械学習装置。
102 ラベルデータ格納部 103 計算結果格納部
104 パラメタ格納部 105 算出部
106 第1学習処理部 107 第2学習処理部
108 第3学習処理部
Claims (12)
- コンピュータに、
並列型ニューラルネットワークにおける複数のチャネルのうち第1のチャネルの最終層の値に対して0で置換する処理であるドロップアウトを実行した場合の出力と、ラベルとの誤差である第1の出力誤差を算出し、
前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行しない場合の出力と、前記ラベルとの誤差である第2の出力誤差を算出し、
前記第1の出力誤差と前記第2の出力誤差との差に基づき、前記複数のチャネルから1又は複数のチャネルを特定し、特定した前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する、
処理を実行させる機械学習プログラム。 - 前記コンピュータに、
出力層の値の少なくともひとつに対して前記ドロップアウトを実行する、
処理をさらに実行させる請求項1記載の機械学習プログラム。 - 前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する処理において、
前記第1の出力誤差から前記第2の出力誤差を差し引いた値が閾値より大きい場合、前記第1のチャネル以外のチャネルである第2のチャネルのパラメタについて第1の更新処理を実行し、
前記第1の出力誤差から前記第2の出力誤差を差し引いた値の絶対値が前記閾値以下である場合、前記第1のチャネルのパラメタ及び前記第2のチャネルのパラメタについて第2の更新処理を実行し、
前記第2の出力誤差から前記第1の出力誤差を差し引いた値が前記閾値より大きい場合、前記第1のチャネルのパラメタについて第3の更新処理を実行する、
請求項1又は2記載の機械学習プログラム。 - 前記第2の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新し、
所定の方法で求められた範囲における乱数の値と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第2の誤差を算出し、
前記第2の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第1のチャネルのパラメタを更新する、
請求項3記載の機械学習プログラム。 - 前記第2の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新し、
前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタと、前記第1のチャネルのパラメタとを、乱数で置換する、
請求項3記載の機械学習プログラム。 - 前記第2の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新し、
前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差と、前記第1のチャネルのパラメタの誤差とを、乱数で置換し、
置換された前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差と、置換された前記第1のチャネルのパラメタの誤差とによって、前記第1のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタと前記第1のチャネルのパラメタとを更新する、
請求項3記載の機械学習プログラム。 - 前記第3の更新処理において、
前記第2の出力誤差と、前記第1のチャネルの最終層の値及び前記ドロップアウトが実行された前記第2のチャネルの最終層の値とから、当該最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第1のチャネルのパラメタを更新する、
請求項3記載の機械学習プログラム。 - 前記第3の更新処理において、
前記第1のチャネルのパラメタを維持し、
前記コンピュータに、
前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行せず且つ前記第2のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行した場合の出力を計算する、
処理をさらに実行させる請求項3記載の機械学習プログラム。 - 前記第3の更新処理において、
前記第1のチャネルのパラメタを維持し、
前記コンピュータに、
次の入力に対する処理を開始する、
処理をさらに実行させる請求項3記載の機械学習プログラム。 - 前記第1の更新処理において、
前記第1の出力誤差と、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値とから、前記第1及び第2のチャネルの最終層の値から出力層の値を算出するためのパラメタの誤差である第1の誤差を算出し、
前記第1の誤差に基づき、誤差逆伝播法によって、前記第2のチャネルのパラメタを更新する、
請求項3記載の機械学習プログラム。 - コンピュータが、
並列型ニューラルネットワークにおける複数のチャネルのうち第1のチャネルの最終層の値に対して0で置換する処理であるドロップアウトを実行した場合の出力と、ラベルとの誤差である第1の出力誤差を算出し、
前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行しない場合の出力と、前記ラベルとの誤差である第2の出力誤差を算出し、
前記第1の出力誤差と前記第2の出力誤差との差に基づき、前記複数のチャネルから1又は複数のチャネルを特定し、特定した前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する、
処理を実行する機械学習方法。 - 並列型ニューラルネットワークにおける複数のチャネルのうち第1のチャネルの最終層の値に対して0で置換する処理であるドロップアウトを実行した場合の出力と、ラベルとの誤差である第1の出力誤差を算出し、前記第1のチャネルの最終層の値に対して前記ドロップアウトを実行しない場合の出力と、前記ラベルとの誤差である第2の出力誤差を算出する算出部と、
前記第1の出力誤差と前記第2の出力誤差との差に基づき、前記複数のチャネルから1又は複数のチャネルを特定し、特定した前記1又は複数のチャネルのパラメタを更新する更新部と、
を有する機械学習装置。
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