JP2020526855A - ニューラルネットワーク構造の生成方法および装置、電子機器、ならびに記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1つのネットワーク層が含まれるネットワークブロックを生成することと、
前記ネットワークブロックに基づいてサンプリングニューラルネットワークを構築することと、
サンプルデータに基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練し、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得ることと、
前記正確度が予め設定された条件を満たさないことに応答して、新たなネットワークブロックによって構築されたサンプリングニューラルネットワークが予め設定された条件を満たすようになるまで、前記正確度に応じて新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすることと、を含むニューラルネットワーク構造の生成方法を提供する。
ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1つのネットワーク層が含まれるネットワークブロックを生成するためのサンプリングユニットと、
前記ネットワークブロックに基づいてサンプリングニューラルネットワークを構築するためのネットワーク構築ユニットと、
サンプルデータに基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練し、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得るための訓練ユニットと、
前記正確度が予め設定された条件を満たさないことに応答して、新たなネットワークブロックによって構築されたサンプリングニューラルネットワークが予め設定された条件を満たすようになるまで、前記正確度に応じて新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするためのネットワーク出力ユニットと、を含むニューラルネットワーク構造の生成装置が提供される。
前記メモリと通信して前記実行可能命令を実行することで上述のニューラルネットワーク構造の生成方法の動作を完了するためのプロセッサと、を含む電子機器が提供される。
1つの確率ベクトルに基づいてニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1種類のネットワーク層、少なくとも1種類のネットワーク層に対応するネットワークパラメータおよび少なくとも1種類のネットワーク層の間の連結方式を得て、少なくとも1種類のネットワーク層を積み上げて1種類のネットワークブロックを構成することを含む。
畳み込み層(Convolution)、最大プーリング層(Max Pooling)、平均プーリング層(Average Pooling)、アイデンティティ層(Identity)、特徴重畳層(Elemental Add)および連結層(concat)などの任意の1つまたは複数を含む。
サンプリングして得られたネットワーク層を分析し、少なくとも1種類のネットワーク層のタイプ、少なくとも1タイプのネットワーク層の数、および少なくとも1種類のネットワーク層の連結順序を得ることと、
得られたネットワーク層を少なくとも1種類のネットワーク層に対応する連結順序に従って、少なくとも1種類のネットワーク層の間の連結関係によって連結して1種類のネットワークブロックを得ることと、を含む。
サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度に応じてニューラルネットワーク構造をサンプリングする確率ベクトルを調整し、調整後の確率ベクトルによってニューラルネットワーク構造をサンプリングし、1種類の新たなネットワークブロックを生成することを含む。
サンプリングニューラルネットワークを利用してサンプルデータを処理し、処理結果を得ることと、
損失関数を利用し、監督情報でラベル付けされたサンプルデータにラベル付けした監督情報と処理結果との間の誤差値を計算することと、
サンプリングニューラルネットワークが収束条件を満たすようになるまで、誤差値に基づいて前サンプリングニューラルネットワークを訓練することと、を含む。
損失関数の収束速度が設定値以上であることに応答して、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによってサンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得ることと、調整後のニューラルネットワークに対応する損失関数の収束速度が設定値よりも小さくなるまで調整し続けることと、を含む。
損失関数による誤差値計算回数が設定値よりも小さいことに応答して、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによってサンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得て、かつ損失関数による誤差値計算回数に1を加えることと、調整後のニューラルネットワークに対応する損失関数による誤差値計算回数が設定値以上になるまで調整し続けることと、を含む。
訓練が完了したサンプリングニューラルネットワークの誤差値にしたがってサンプリングニューラルネットワークの予測正確度を計算して得ることと、
予測正確度に基づき、サンプリングニューラルネットワークに対応するネットワーク計算複雑度およびネットワーク密度を予め設定された比率で差し引き、サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得ることと、を含む。
ここで、
ここで、
ステップ101は、ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、N種類のネットワークブロックを生成することを含んでもよい。ここで、Nはゼロよりも大きい整数である。
正確度が予め設定された条件を満たすことに応答して、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすること、
または、
正確度が予め設定された条件を満たさず、かつニューラルネットワーク構造に対するサンプリングが予め設定された回数に達したことに応答して、現在のサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすることを含む。
ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1つのネットワーク層が含まれるネットワークブロックを生成するためのサンプリングユニット51と、
ネットワークブロックに基づいてサンプリングニューラルネットワークを構築するためのネットワーク構築ユニット52と、
サンプルデータに基づいてサンプリングニューラルネットワークを訓練し、サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得るための訓練ユニット53と、
正確度が予め設定された条件を満たさないことに応答して、正確度に応じて新たなネットワークブロックを、それが構築するサンプリングニューラルネットワークが予め設定された条件を満たすようになるまで再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするためのネットワーク出力ユニット54と、を含む。
1つの確率ベクトルに基づいてニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1種類のネットワーク層、少なくとも1種類のネットワーク層に対応するネットワークパラメータおよび少なくとも1種類のネットワーク層の間の連結方式を得るための確率サンプリングモジュールと、
少なくとも1種類のネットワーク層を積み上げて1種類のネットワークブロックを構成するためのネットワークブロック生成モジュールと、を含む。
畳み込み層、最大プーリング層、平均プーリング層、アイデンティティ層、特徴重畳層および連結層などの任意の1つまたは複数を含む。
サンプリングニューラルネットワークを利用してサンプルデータを処理し、処理結果を得るためのネットワーク処理モジュールと、
損失関数を利用し、監督情報でラベル付けされたサンプルデータにラベル付けした監督情報と処理結果との間の誤差値を計算するための誤差計算モジュールと、
サンプリングニューラルネットワークが収束条件を満たすようになるまで、誤差値に基づいてサンプリングニューラルネットワークを訓練するためのネットワーク訓練モジュールと、を含む。
損失関数の収束速度が設定値以上であることに応答して、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによってサンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得て、そして調整後のニューラルネットワークに対応する損失関数の収束速度が設定値よりも小さくなるまで調整し続けるために用いられてもよい。
損失関数による誤差値計算回数が設定値よりも小さいことに応じて、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによってサンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得て、かつ損失関数による誤差値計算回数に1を加え、そして調整後のニューラルネットワークの対応する損失関数による誤差値計算回数が設定値以上になるまで行うために用いられてもよい。
訓練が完了したサンプリングニューラルネットワークの誤差値にしたがってサンプリングニューラルネットワークの予測正確度を計算して得るための正確度予測モジュールと、
予測正確度に基づき、前記サンプリングニューラルネットワークに対応するネットワーク計算複雑度およびネットワーク密度を予め設定された比率で差し引き、サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得るための正確度調整モジュールと、を含んでもよい。
サンプリングユニット51は、ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、N種類のネットワークブロックを生成するために用いられてもよく、
ネットワーク構築ユニット52は、それぞれN種類のネットワークブロックに基づいてN個のサンプリングニューラルネットワークを構築するために用いられてもよく、
訓練ユニット53は、サンプルデータに基づいてN個のサンプリングニューラルネットワークをそれぞれ訓練し、N個のサンプリングニューラルネットワークに対応するN個の正確度を得るために用いられてもよく、
ネットワーク出力ユニット54は、N個の正確度のうち予め設定された条件を満たす正確度が存在しないことに応答して、新たなネットワークブロックによってそれぞれ構築されたN個のサンプリングニューラルネットワークのうち予め設定された条件を満たすニューラルネットワークが存在するようになるまで、それぞれN個の正確度に応じてN種類の新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするために用いられてもよく、
ここで、Nはゼロよりも大きい整数である。
正確度が予め設定された条件を満たすことに応答して、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするための、
または、正確度が予め設定された条件を満たさず、かつニューラルネットワーク構造に対するサンプリングが予め設定された回数に達したことに応答して、現在のサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするための目標ネットワーク判定ユニットを含む。
メモリと通信して実行可能命令を実行することで本願のニューラルネットワーク構造の生成方法の各実施例のいずれかにおける動作を完了するためのプロセッサと、を含む電子機器が提供される。
Claims (25)
- ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1つのネットワーク層が含まれるネットワークブロックを生成することと、
前記ネットワークブロックに基づいてサンプリングニューラルネットワークを構築することと、
サンプルデータに基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練し、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得ることと、
前記正確度が予め設定された条件を満たさないことに応答して、新たなネットワークブロックによって構築されたサンプリングニューラルネットワークが予め設定された条件を満たすようになるまで、前記正確度に応じて新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすることと、を含むことを特徴とするニューラルネットワーク構造の生成方法。 - 前記ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、ネットワークブロックを生成することは、
1つの確率ベクトルに基づいてニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1種類のネットワーク層、前記少なくとも1種類のネットワーク層に対応するネットワークパラメータおよび前記少なくとも1種類のネットワーク層の間の連結方式を得て、前記少なくとも1種類のネットワーク層を積み上げて1種類のネットワークブロックを得ることを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記ネットワーク層は、
畳み込み層、最大プーリング層、平均プーリング層、アイデンティティ層、特徴重畳層および連結層の任意の1つまたは複数を含むことを特徴とする請求項1または2に記載の方法。 - 前記少なくとも1種類のネットワーク層を積み上げて1種類のネットワークブロックを得ることは、
サンプリングして得られたネットワーク層を分析し、少なくとも1種類の前記ネットワーク層のタイプ、少なくとも1タイプの前記ネットワーク層の数、および少なくとも1種類の前記ネットワーク層の連結順序を得ることと、
得られた前記ネットワーク層を前記少なくとも1種類のネットワーク層に対応する連結順序に従って、前記少なくとも1種類のネットワーク層の間の連結関係によって連結して1種類のネットワークブロックを得ることと、を含むことを特徴とする請求項2または3に記載の方法。 - 前記正確度に応じて新たなネットワークブロックを再度生成することは、
前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度に応じてニューラルネットワーク構造をサンプリングする確率ベクトルを調整し、調整後の確率ベクトルによってニューラルネットワーク構造をサンプリングし、1種類の新たなネットワークブロックを生成することを含むことを特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。 - 前記サンプルデータに基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練することは、
前記サンプリングニューラルネットワークを利用して前記サンプルデータを処理し、処理結果を得ることと、
損失関数を利用し、前記サンプルデータにラベル付けした監督情報と前記処理結果との間の誤差値を計算することであって、前記サンプルデータには監督情報がラベルつけされる、ことと、
前記サンプリングニューラルネットワークが収束条件を満たすようになるまで、前記誤差値に基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練することと、を含むことを特徴とする請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。 - 前記サンプリングニューラルネットワークが収束条件を満たすようになるまで、前記誤差値に基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練することは、
前記損失関数の収束速度が設定値以上であることに応答して、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによって前記サンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得ることと、調整後のニューラルネットワークに対応する損失関数の収束速度が設定値よりも小さくなるまで調整し続けることと、を含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記サンプリングニューラルネットワークが収束条件を満たすようになるまで、前記誤差値に基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練することは、
前記損失関数による誤差値計算回数が設定値よりも小さいことに応答して、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによって前記サンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得て、かつ前記損失関数による誤差値計算回数に1を加えることと、
調整後のニューラルネットワークに対応する損失関数による誤差値計算回数が設定値以上になるまで調整し続けることと、を含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。 - 前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得ることは、
訓練が完了した前記サンプリングニューラルネットワークの誤差値にしたがって前記サンプリングニューラルネットワークの予測正確度を計算して得ることと、
前記予測正確度に基づき、前記サンプリングニューラルネットワークに対応するネットワーク計算複雑度およびネットワーク密度を予め設定された比率で差し引き、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得ることと、を含むことを特徴とする請求項6から8のいずれか一項に記載の方法。 - 前記ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、ネットワークブロックを生成することは、
ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、N種類のネットワークブロックを生成することを含み、
前記ネットワークブロックに基づいてサンプリングニューラルネットワークを構築することは、
前記それぞれN種類のネットワークブロックに基づいてN個のサンプリングニューラルネットワークを構築することを含み、
前記サンプルデータに基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練し、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得ることは、
サンプルデータに基づいて前記N個のサンプリングニューラルネットワークをそれぞれ訓練し、前記N個のサンプリングニューラルネットワークに対応するN個の正確度を得ることを含み、
前記正確度が予め設定された条件を満たさないことに応答して、新たなネットワークブロックによって構築されたサンプリングニューラルネットワークが予め設定された条件を満たすようになるまで、前記正確度に応じて新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすることは、
前記N個の正確度のうち予め設定された条件を満たす正確度が存在しないことに応答して、新たなネットワークブロックがそれぞれ構築するN個のサンプリングニューラルネットワークのうち予め設定された条件を満たすニューラルネットワークが存在するようになるまで、前記それぞれN個の正確度に応じてN種類の新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすることを含み、
ここで、前記Nはゼロよりも大きい整数であることを特徴とする請求項1から9のいずれか一項に記載の方法。 - 前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得る後に、さらに、
前記正確度が予め設定された条件を満たすことに応答して、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすること、
または、
前記正確度が予め設定された条件を満たさず、かつニューラルネットワーク構造に対する前記サンプリングが予め設定された回数に達したことに応答して、現在のサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとすることを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1つのネットワーク層が含まれるネットワークブロックを生成するためのサンプリングユニットと、
前記ネットワークブロックに基づいてサンプリングニューラルネットワークを構築するためのネットワーク構築ユニットと、
サンプルデータに基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練し、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得るための訓練ユニットと、
前記正確度が予め設定された条件を満たさないことに応答して、新たなネットワークブロックによって構築されたサンプリングニューラルネットワークが予め設定された条件を満たすようになるまで、前記正確度に応じて新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするためのネットワーク出力ユニットと、を含むことを特徴とするニューラルネットワーク構造の生成装置。 - 前記サンプリングユニットは、
1つの確率ベクトルに基づいてニューラルネットワーク構造をサンプリングし、少なくとも1種類のネットワーク層、前記少なくとも1種類のネットワーク層に対応するネットワークパラメータおよび前記少なくとも1種類のネットワーク層の間の連結方式を得るための確率サンプリングモジュールと、
前記少なくとも1種類のネットワーク層を積み上げて1種類のネットワークブロックを得るためのネットワークブロック生成モジュールと、を含むことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - 前記ネットワーク層は、
畳み込み層、最大プーリング層、平均プーリング層、アイデンティティ層、特徴重畳層および連結層の任意の1つまたは複数を含むことを特徴とする請求項12または13に記載の装置。 - 前記ネットワークブロック生成モジュールは、具体的には、サンプリングして得られたネットワーク層を分析し、少なくとも1種類の前記ネットワーク層のタイプ、少なくとも1タイプの前記ネットワーク層の数、および少なくとも1種類の前記ネットワーク層の連結順序を得て、そして得られた前記ネットワーク層を前記少なくとも1種類のネットワーク層に対応する連結順序に従って、前記少なくとも1種類のネットワーク層の間の連結関係によって連結して1種類のネットワークブロックを得るために用いられることを特徴とする請求項13または14に記載の装置。
- 前記ネットワーク出力ユニットは、具体的には、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度に応じてニューラルネットワーク構造をサンプリングする確率ベクトルを調整し、調整後の確率ベクトルによってニューラルネットワーク構造をサンプリングし、1種類の新たなネットワークブロックを生成するために用いられることを特徴とする請求項12から15のいずれか一項に記載の装置。
- 前記訓練ユニットは、
前記サンプリングニューラルネットワークを利用して前記サンプルデータを処理し、処理結果を得るためのネットワーク処理モジュールと、
損失関数を利用し、前記サンプルデータにラベル付けした監督情報と前記処理結果との間の誤差値を計算するための誤差計算モジュールであって、前記サンプルデータには監督情報がラベルつけされる、誤差計算モジュールと、
前記サンプリングニューラルネットワークが収束条件を満たすようになるまで、前記誤差値に基づいて前記サンプリングニューラルネットワークを訓練するためのネットワーク訓練モジュールと、を含むことを特徴とする請求項12から16のいずれか一項に記載の装置。 - 前記ネットワーク訓練モジュールは、具体的には、
前記損失関数の収束速度が設定値以上であることに応答して、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによって前記サンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得て、そして調整後のニューラルネットワークに対応する損失関数の収束速度が設定値よりも小さくなるまで調整し続けるために用いられることを特徴とする請求項17に記載の装置。 - 前記ネットワーク訓練モジュールは、具体的には、
前記損失関数による誤差値計算回数が設定値よりも小さいことに応答して、得られた誤差値に応じて、逆勾配アルゴリズムによって前記サンプリングニューラルネットワークにおけるパラメータを調整し、調整後のサンプリングニューラルネットワークを得て、かつ前記損失関数による誤差値計算回数に1を加え、そして調整後のニューラルネットワークに対応する損失関数による誤差値計算回数が設定値以上になるまで調整し続けるために用いられることを特徴とする請求項17に記載の装置。 - 前記訓練ユニットは、さらに、
訓練が完了した前記サンプリングニューラルネットワークの誤差値にしたがって前記サンプリングニューラルネットワークの予測正確度を計算して得るための正確度予測モジュールと、
前記予測正確度に基づき、前記サンプリングニューラルネットワークに対応するネットワーク計算複雑度およびネットワーク密度を予め設定された比率で差し引き、前記サンプリングニューラルネットワークに対応する正確度を得るための正確度調整モジュールと、を含むことを特徴とする請求項17から19のいずれか一項に記載の装置。 - 前記サンプリングユニットは、具体的には、ニューラルネットワーク構造をサンプリングし、N種類のネットワークブロックを生成するために用いられ、
前記ネットワーク構築ユニットは、具体的には、前記それぞれN種類のネットワークブロックに基づいてN個のサンプリングニューラルネットワークを構築するために用いられ、
前記訓練ユニットは、具体的には、サンプルデータに基づいて前記N個のサンプリングニューラルネットワークをそれぞれ訓練し、前記N個のサンプリングニューラルネットワークに対応するN個の正確度を得るために用いられ、
前記ネットワーク出力ユニットは、前記N個の正確度のうち予め設定された条件を満たす正確度が存在しないことに応答して、新たなネットワークブロックによってそれぞれ構築されたN個のサンプリングニューラルネットワークのうち予め設定された条件を満たすニューラルネットワークが存在するようになるまで、前記それぞれN個の正確度に応じてN種類の新たなネットワークブロックを再度生成し、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするために用いられ、
ここで、前記Nはゼロよりも大きい整数であることを特徴とする請求項12から20のいずれか一項に記載の装置。 - 前記正確度が予め設定された条件を満たすことに応答して、予め設定された条件を満たすサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするための、
または、
前記正確度が予め設定された条件を満たさず、かつニューラルネットワーク構造に対する前記サンプリングが予め設定された回数に達したことに応答して、現在のサンプリングニューラルネットワークを目標ニューラルネットワークとするための目標ネットワーク判定ユニットをさらに含むことを特徴とする請求項12に記載の装置。 - プロセッサを含む電子機器であって、前記プロセッサは請求項12から22のいずれか一項に記載のニューラルネットワーク構造の生成装置を含むことを特徴とする電子機器。
- 実行可能命令を記憶するためのメモリと、
前記メモリと通信して前記実行可能命令を実行することで請求項1から11のいずれか一項に記載のニューラルネットワーク構造の生成方法の動作を完了するためのプロセッサと、を含むことを特徴とする電子機器。 - コンピュータ可読命令を記憶するためのコンピュータ記憶媒体であって、前記命令が実行される時に請求項1から11のいずれか一項に記載のニューラルネットワーク構造の生成方法の動作を実行することを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
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