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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
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"多くのデータでトレーニングを行えば行うほど、当然のことながらモデルの汎化​性能が高くなります。これが不可能な場合、次善の策は正則化のようなテクニックを使うことです。正則化は、モデルに保存される情報の量とタイプに制約をを課します。ネットワークが少数のパターンしか記憶できない場合、最適化プロセスにより、最も顕著なパターンに焦点を合わせるように強制されます。これにより、汎化​性能が高くなる可能性があります。\n", "\n", "このノートブックでは、いくつかの一般的な正則化手法を使用して分類モデルを改善する方法を見ていきます。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "WL8UoOTmGGsL" }, "source": [ "## セットアップ" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "9FklhSI0Gg9R" }, "source": [ "まず、必要なパッケージをインポートします。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:25:30.042092Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:25:30.041868Z", "iopub.status.idle": "2024-01-11T21:25:32.384742Z", "shell.execute_reply": "2024-01-11T21:25:32.384062Z" }, "id": "5pZ8A2liqvgk" }, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "2024-01-11 21:25:30.468416: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:9261] Unable to register cuDNN factory: Attempting to 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"また、`Dataset.cache` メソッドを使用して、ローダーが各エポックでファイルからデータを再読み取りする必要がないようにします。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 14, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:32:36.483092Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:32:36.482500Z", "iopub.status.idle": "2024-01-11T21:32:36.493520Z", "shell.execute_reply": "2024-01-11T21:32:36.492925Z" }, "id": "H8H_ZzpBOOk-" }, "outputs": [], "source": [ "validate_ds = packed_ds.take(N_VALIDATION).cache()\n", "train_ds = packed_ds.skip(N_VALIDATION).take(N_TRAIN).cache()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 15, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:32:36.496856Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:32:36.496252Z", "iopub.status.idle": "2024-01-11T21:32:36.500518Z", "shell.execute_reply": "2024-01-11T21:32:36.499953Z" }, "id": "9zAOqk2_Px7K" }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "" ] }, "execution_count": 15, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "train_ds" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "6PMliHoVO3OL" }, "source": [ "これらのデータセットは、個々のサンプルを返します。`Dataset.batch` メソッドを使用して、トレーニングに適したサイズのバッチを作成します。バッチ処理する前に、トレーニングセットを `Dataset.shuffle` および `Dataset.repeat` することも忘れないでください。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 16, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:32:36.503709Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:32:36.503482Z", "iopub.status.idle": "2024-01-11T21:32:36.512523Z", "shell.execute_reply": "2024-01-11T21:32:36.511870Z" }, "id": "Y7I4J355O223" }, "outputs": [], "source": [ "validate_ds = validate_ds.batch(BATCH_SIZE)\n", "train_ds = train_ds.shuffle(BUFFER_SIZE).repeat().batch(BATCH_SIZE)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "lglk41MwvU5o" }, "source": [ "## 過学習のデモ\n", "\n", "過学習を防止するための最も単純な方法は、モデルのサイズ、すなわち、モデル内の学習可能なパラメータの数を小さくすることです（学習パラメータの数は、レイヤーの数とレイヤーごとのユニット数で決まります）。ディープラーニングでは、モデルの学習可能なパラメータ数を、しばしばモデルの「容量」と呼びます。\n", "\n", "直感的に考えれば、パラメータ数の多いモデルほど「記憶容量」が大きくなり、トレーニング用のサンプルとその目的変数の間のディクショナリのようなマッピングをたやすく学習することができます。このマッピングには汎化能力がまったくなく、これまで見たことがないデータを使って予測をする際には役に立ちません。\n", "\n", "ディープラーニングのモデルはトレーニング用データに適応しやすいけれど、本当のチャレレンジは汎化であって適応ではありません。\n", "\n", "一方、ネットワークの記憶容量が限られている場合、前述のようなマッピングを簡単に学習することはできません。損失を減らすためには、より予測能力が高い圧縮された表現を学習しなければなりません。同時に、モデルを小さくしすぎると、トレーニング用データに適応するのが難しくなります。「多すぎる容量」と「容量不足」の間にちょうどよい容量があるのです。\n", "\n", "残念ながら、（レイヤーの数や、レイヤーごとの大きさといった）モデルの適切なサイズやアーキテクチャを決める魔法の方程式はありません。一連の異なるアーキテクチャを使って実験を行う必要があります。\n", "\n", "適切なモデルのサイズを見つけるには、比較的少ないレイヤーの数とパラメータから始めるのがベストです。それから、検証用データでの損失値の改善が見られなくなるまで、徐々にレイヤーの大きさを増やしたり、新たなレイヤーを加えたりします。\n", "\n", "比較基準として、密に接続されたレイヤー（`tf.keras.layers.Dense`）だけを使ったシンプルなモデルを構築し、その後、大規模なバージョンを作って比較します。" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "_ReKHdC2EgVu" }, "source": [ "### 比較基準を作る" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "pNzkSkkXSP5l" }, "source": [ "トレーニング中に学習率を徐々に下げると、多くのモデルのトレーニングが向上します。`tf.keras.optimizers.schedules` を使用して、時間の経過とともに学習率を下げます。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 17, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:32:36.516128Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:32:36.515669Z", "iopub.status.idle": "2024-01-11T21:32:36.519215Z", "shell.execute_reply": "2024-01-11T21:32:36.518655Z" }, "id": "LwQp-ERhAD6F" }, "outputs": [], "source": [ "lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay(\n", " 0.001,\n", " decay_steps=STEPS_PER_EPOCH*1000,\n", " decay_rate=1,\n", " staircase=False)\n", "\n", "def get_optimizer():\n", " return tf.keras.optimizers.Adam(lr_schedule)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": { "id": "kANLx6OYTQ8B" }, "source": [ "上記のコードは、`tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay` を設定し、学習率を 1000 エポックで基本率の 1/2 に、2000 エポックで 1/3 に双曲線的に減少させます。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 18, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:32:36.522505Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:32:36.521913Z", 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"これは、検証メトリックをトレーニングメトリックとプロットして比較すると明らかです。\n", "\n", "- わずかな違いがあるのは正常です。\n", "- 両方のメトリックが同じ方向に移動している場合、すべて正常です。\n", "- トレーニングメトリックが改善し続けているのに検証メトリックが停滞し始めた場合は、おそらく過適合に近づいています。\n", "- 検証メトリックが反対方向に進んでいる場合、モデルは明らかに過適合しています。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 31, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:36:22.955201Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:36:22.954570Z", "iopub.status.idle": "2024-01-11T21:36:23.458232Z", "shell.execute_reply": "2024-01-11T21:36:23.457564Z" }, "id": "0XmKDtOWzOpk" }, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "Text(0.5, 0, 'Epochs [Log Scale]')" ] }, "execution_count": 31, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" }, { "data": { "image/png": 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"ここで言う「単純なモデル」とは、パラメータ値の分布のエントロピーが小さいもの（あるいは、上記で見たように、そもそもパラメータの数が少ないもの）です。したがって、過学習を緩和するための一般的な手法は、重みが小さい値のみをとることで、重み値の分布がより整然となる（正則）ように制約を与えるものです。これを「重みの正則化」と呼ばれ、ネットワークの損失関数に、重みの大きさに関連するコストを加えることで行われます。このコストには 2 つの種類があります。\n", "\n", "- [L1 正則化](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#L1_regularization): 重み係数の絶対値に比例するコストを加える（重みの「L1 ノルム」と呼ばれる）。\n", "\n", "- [L2 正則化](https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#L2_regularization): 重み係数の二乗に比例するコストを加える（重み係数の二乗「L2 ノルム」と呼ばれる）。L2 正則化はニューラルネットワーク用語では重み減衰（Weight Decay）と呼ばれる。呼び方が違うので混乱しないように。重み減衰は数学的には L2 正則化と同義である。\n", "\n", "L1 正則化は重みパラメータの一部を 0 にすることでモデルを疎にする効果があります。L2 正則化は重みパラメータにペナルティを加えますがモデルを疎にすることはありません。そのため、L2 正則化のほうが一般的です。\n", "\n", "`tf.keras`では、重みの正則化をするために、重み正則化のインスタンスをキーワード引数としてレイヤーに加えます。ここでは、L2 正則化を追加してみましょう。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 34, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:36:23.479097Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:36:23.478104Z", 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"\n", "Keras では、`tf.keras.layers.Dropout` レイヤーを使ってドロップアウトをネットワークに導入できます。ドロップアウトレイヤーは、その直前のレイヤーの出力に対してドロップアウトを適用します。\n", "\n", "ネットワークに 2 つのドロップアウトレイヤーを追加して、過適合を減らすのにどれだけ効果を発揮するか見てみましょう。" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 37, "metadata": { "execution": { "iopub.execute_input": "2024-01-11T21:37:32.871708Z", "iopub.status.busy": "2024-01-11T21:37:32.871172Z", "iopub.status.idle": "2024-01-11T21:38:08.637198Z", "shell.execute_reply": "2024-01-11T21:38:08.636470Z" }, "id": "OFEYvtrHxSWS" }, "outputs": [ { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Model: \"sequential_5\"\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "_________________________________________________________________\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ " Layer (type) Output Shape Param # \n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "=================================================================\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": 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