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TensorFlow.orgで表示 Google Colab で実行GitHub でソースを表示{ノートブックをダウンロード/a0}
" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "Faj8luWnYNSG" }, "source": [ "# 概要\n", "\n", "このノートブックでは、アドオンパッケージのConditional Gradientオプティマイザの使用方法を紹介します。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "MrDjqjY6YRYM" }, "source": [ "# ConditionalGradient\n", "\n", "> 根本的な正則化の効果を出すために、ニューラルネットワークのパラメーターを制約することがトレーニングに有益であることが示されています。多くの場合、パラメーターはソフトペナルティ（制約充足を保証しない）または投影操作（計算コストが高い）によって制約されますが、Conditional Gradient（CG）オプティマイザは、費用のかかる投影ステップを必要とせずに、制約を厳密に適用します。これは、制約内のオブジェクトの線形近似を最小化することによって機能します。このノートブックでは、MNISTデータセットに対してCGオプティマイザを使用してフロベニウスノルム制約を適用する方法を紹介します。CGは、tensorflow APIとして利用可能になりました。オプティマイザの詳細は、https://arxiv.org/pdf/1803.06453.pdfを参照してください。\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "dooBaYGLYYnn" }, "source": [ "## セットアップ" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2021-02-13T03:01:25.574606Z", "iopub.status.busy": "2021-02-13T03:01:25.573929Z", "iopub.status.idle": "2021-02-13T03:01:27.331436Z", 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frobenius norm of the matrix of all\n", " layer's weight.\n", " \n", " Args:\n", " m: is a list of weights param for each layers.\n", " \"\"\"\n", " total_reduce_sum = 0\n", " for i in range(len(m)):\n", " total_reduce_sum = total_reduce_sum + tf.math.reduce_sum(m[i]**2)\n", " norm = total_reduce_sum**0.5\n", " return norm" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 8, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2021-02-13T03:01:35.704219Z", "iopub.status.busy": "2021-02-13T03:01:35.703580Z", "iopub.status.idle": "2021-02-13T03:01:35.705268Z", "shell.execute_reply": "2021-02-13T03:01:35.705626Z" }, "id": "udSvzKm4Z5Zr" }, "outputs": [], "source": [ "CG_frobenius_norm_of_weight = []\n", "CG_get_weight_norm = tf.keras.callbacks.LambdaCallback(\n", " on_epoch_end=lambda batch, logs: CG_frobenius_norm_of_weight.append(\n", " frobenius_norm(model_1.trainable_weights).numpy()))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "qfhE1DfwZC1i" }, "source": [ "# トレーニングと評価：オプティマイザとしてCGを使用\n", "\n", "一般的なkerasオプティマイザを新しいtfaオプティマイザに置き換えるだけです。 " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 9, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2021-02-13T03:01:35.717651Z", "iopub.status.busy": "2021-02-13T03:01:35.711629Z", "iopub.status.idle": "2021-02-13T03:02:03.440280Z", "shell.execute_reply": "2021-02-13T03:02:03.439557Z" }, "id": "6-AMaOYEi1kK" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Epoch 1/10\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\r", " 1/938 [..............................] - ETA: 14:20 - loss: 2.3332 - accuracy: 0.0312" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r", " 22/938 [..............................] - ETA: 2s - loss: 2.0080 - accuracy: 0.3454 " ] }, { "name": "stdout", 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