転移学習(Transfer Learning)を用いた、効率的なモデル作成
こんにちは、次世代システム研究室のA.Zです。今回はtransfer learning（転移学習）について紹介したいと思います。
背景
機械学習アルゴリズムは基本的に、学習したデーターと同じドメインかつ同じ分布のデーターをしか対応できません。データードメインと分布は時間と共に、変化していくケースもあります。
こちらの変化を対応する為に、新しいモデルが必要になります。
しかし、新しいモデルの作成するときに、以下の問題があります。
- もしデーター量が大きかったら、学習時間とコストが高くなります。
- データードメインの変化スピードが早い場合は、新規モデルの学習時間が追いつくことができません。
- 新しいデータードメインでは、labelデーター少ないまたはlabel データーがありません。label dataを作成するのはコストが高いです。
転移学習は既存のモデルを利用し、新規モデルの学習はもっと効率化するには一つの目的です。
転移学習(Transfer Learning)とは
転移学習(Transfer Learning)は既存のモデルから、知識を新しいモデルに転移するプロセスです。つまり、新しいモデルを学習する時に、学習済みのモデルの知識や特徴を再利用することです。こちらの方法を適用するにより、新しいモデルの学習時間と精度は０から学習するより、改善できます。
転移学習により、新規モデルの改善は以下のポイントで評価されます。
- jump start：新規モデルの初期performanceが改善できること
- asymptotic performance：最終のperformanceが転移学習なしより、改善できること
- 学習時間：転移学習なしの時間より、学習時間が改善できること
転移学習は失敗するときもあります。こちらのケースはnegative transferと呼ばれます。transfer learning分野でははpositive transferを最大化しながら、negative transferを最小化することは一つ大きなチャレンジです。
基本的に、転移学習は利用する機械学習アルゴリズムに依存します。一般的な方法は存在しませんが、
既存のモデルから、新しいモデルに転移するものにより、転移学習は以下の種類に分類することができます
- instance transfer
既存モデルのドメインデーターと新規モデルのドメインデーターがoverlappingする部分がたくさんある時に利用されます。こちらはアップローチは基本的にoverlappingする部分のerror penaltyみを低くし、overlappingではない部分のpenaltiを高くする。期待される結果としては新規ドメインのデーターにも高いpredictive精度が得られます。
- Parameter transfer
既存モデルのドメインデーターと新規モデルのドメインデーターが同じ事前分布または共通パラメータ持っている時に利用されます。例えば新規モデルを学習する時に、初期値がrandomで設定するより、既存モデルのパラメータを利用し、初期値として設定します。
- feature transfer
既存モデルのドメインデーターと新規モデルのドメインデーターが共通featureを持っている時に利用されます。このアップローチは最適化の共通featureを見つけ出し、既存ドメインデーターと新規ドメインデーターの差を最小化します。
- relational knowledge transfer
既存モデルのドメインデーターと新規モデルのドメインデーターが概念または特徴のマッピングを作成します。新規ドメインのデーターを既存のドメインデーターにマッピングした後、そのまま既存のモデルを利用することができます。
以上のアップローチから、今回はfeature transferのアップローチを利用し、deep neural network の転移学習を実験してみます。転移学習の実験
今回の実験目的：- 学習済みの画像認識モデルを利用し、新規タスク用のモデルを作成すること
- 新規タスク用のモデルの精度の確認すること
- 少ない学習データーで、新規タスクモデルの精度を確認すること
- python 3.5
- keras module with tensorflow backend
- keras pre-trained-model
https://github.com/fchollet/deep-learning-models
今回利用したデーターはkaggleのdogs-vs-catsのデーターです。
Training dataの概要：
各カテゴリに100件の画像を利用します。
Testデーターの概要：
各カテゴリに20件の画像を利用します
実験概要：
今回の実験内容は学習済みのモデルを利用し、新たな画像分類タスクのモデル作成し、精度の評価を行います。
今回利用した学習済みモデルは学習済みのモデルはimagenetのinception_v3(CNN)のモデルです。
このモデルは一番最後の層だけを削除し、featureの抽出器として利用します。
そして、そのモデルの上にさらに新しいタスク用の分類器層を追加します。
今回使っているコードは以下です。
np.random.seed(1337)
# dimensions of our images.
img_width, img_height = 150, 150
train_data_dir = 'data/train'
validation_data_dir = 'data/validation'
nb_train_samples = 200
nb_validation_samples = 40
nb_epoch = 10
def save_features_data():
# image net model load. include_top=FALSEの場合は、一番最後の層だけを取り除く
model = InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False)
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
generator = datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=32,
class_mode=None,
shuffle=False)
features_train = model.predict_generator(generator, nb_train_samples)
np.save(open('features_train.npy', 'wb'), features_train)
generator = datagen.flow_from_directory(
validation_data_dir,
target_size=(img_width, img_height),
batch_size=32,
class_mode=None,
shuffle=False)
features_validation = model.predict_generator(generator, nb_validation_samples)
np.save(open('features_validation.npy', 'wb'), features_validation)
def train_top_model():
features_train=np.load(open('features_train.npy','rb'))
train_labels = np.array([0] * int(nb_train_samples / 2) + [1] * int(nb_train_samples / 2))
features_validation = np.load(open('features_validation.npy','rb'))
validation_labels = np.array([0] * int(nb_validation_samples / 2) + [1] * int(nb_validation_samples / 2))
top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=features_validation.shape[1:]))
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
top_model.add(Dropout(0.5))
top_model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
top_model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
top_model.fit(features_train, train_labels,
nb_epoch=nb_epoch, batch_size=32,
validation_data=(features_validation, validation_labels))
save_features_data()
train_top_model()
実験結果：
実験結果から見ると、精度が98%まで達成でき、inception_v3のimagenetモデルから新規モデルにtransfer learningがうまくできました。
こちらはimagenetでも、猫と犬のカテゴリも学習し、新規モデルを学習する時に、既存モデルで抽出したfeatureを利用し、少ないデーターで、短い学習期間で、良い精度モデルを作成することできました。
まとめ
- 転移学習で、学習済みモデルを利用し、新規タスク用のモデルが短縮で、良い精度で作成することができました。
- 転移学習を利用することで、少ない学習データーを利用しても、良い精度が達成できました。そして、正解データーの作成コストも削減することができると思います。
最後に
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