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Deep Learning勉強会に参加しました

大阪大学人工知能研究会

Deep learningの勉強会に参加して、TensorFlowのBeginnersチュートリアルと、多層パーセプトロンの実装をPythonでやりました。基本的なところは青本やCouseraなどでカバーしてありましたので導入部分は特に問題無く進めましたが、ニューラルネットワークでも理解の難しい誤差逆伝播法の導出や確率的勾配降下法の利点の根拠、などついて説明の仕方が非常にうまいと感じましたし、自分の理解も進んだ気がしました。

また本勉強会の本筋であるDeep learningの内容としては、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の内容を分かりやすく説明してもらえました。 これも青本などでカバーできていたものの、数式の波の前に倒れそうになっていたので、初心者向けの説明をしてもらえたおかげでその内容は理解することができたと思います。

www.tensorflow.org

TensorFlowのBeginnersチュートリアルについては、基本的には以下のチュートリアルに貼り付けてあるコードを集めてコピーするだけで、MNISTを使った手書き文字認識のパーセプトロンの実行が試せるようになっています。

MNIST For ML Beginners

ただし上記は(単層の)パーセプトロンによる解法なので、これを多層パーセプトロンを用いたモデルに拡張しましたが、チュートリアルをそのままに隠れ層を増やすだけではうまく学習できない問題があり、勉強会ではこの解決方法を教えてもらうことができました。 直感的には、ハイパーパラメータである学習係数かSGDを繰り返す回数に改善点があるかなと思いましたが、これらを減らす・増やすしてみても精度はほとんど変わらなかったため、あとはパラメータの初期値がzerosを用いて初期化されているので問題がありそうと思いましたが、実際これが学習を妨げる要素になっていました。 0初期化ではなく、tf.truncated_normal()を用いて正規分布でランダムに初期化することで、96%程度まで精度を上げることが可能になりました。 以下は単層から隠れ層を2つ増やした多層パーセプトロンを実装した例です。

gist.github.com

$ python MNIST_2_hidden.py 
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
0.2543
0.8396
0.9029
0.9011
0.9283
0.927
0.9309
0.9469
0.946
0.9523
0.9535
0.9393
0.9571
0.9571
0.9582
0.9605
0.9634
0.9608
0.9541
0.9646

今後エキスパート向けの勉強会が開催されたときには再度参加したいと思います。