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1/27
E-SOINN オンライン教師なし分類のための追加学習手法 東京工業大学 小倉和貴, 申富饒, 長谷川修 電子情報通信学会論文誌, D Vol. J90-D, No.6, pp.1610-1622 (2007)
2.
2/27
研究背景 • 教師なし追加学習の重要性 (実世界で活躍する知能の実現に向けて) – 教師なし学習 • 教師のない学習データから、 データの背後に存在する本質的な構造を自律的に獲得すること • 学習すべき対象全てに教師を与えることは困難 – 追加学習 • 過去の学習結果を破壊あるいは忘却せず、 新規の学習データに適応すること • あらかじめ全てを学習しておくことは困難 (環境の変化に応じて、未知の知識を追加的に学習)
3.
3/27 教師なし学習の代表的手法 •
クラスタリング – バッチ処理による学習 • 競合型ニューラルネットワークによる学習 – オンライン処理による学習 →実世界での学習に向いている
4.
4/27
競合型ニューラルネットワークと 追加学習能力 • 自己組織化マップ SOM (T.Kohonen, 1982) • Neural Gas (T.M.Martinetz, 1993) – ネットワーク構造(ノード数など)を事前に決定 – 問題点:表現能力に限界がある • Growing Neural Gas :GNG(B.Fritzke, 1995) – ノードを定期的に挿入することで、追加学習に対応 – 問題点:永続的な学習には適さない • GNG-U (B.Fritzke, 1997) – ノードを削除することで、環境の変化に対応 – 問題点:既存の学習結果を破壊
5.
5/27 Self-Organizing Incremental Neural
Network (SOINN) (F.Shen, Neural Networks, 2006) • 既存の学習結果を破壊せずに、追加学習が可能 • 入力データのクラス数、位相構造を自律的に獲得 • ノイズ耐性を持つ 分布を近似 入力データ 学習結果
6.
6/27
SOINNにおける学習の流れ 入力データ • 1層目に学習データを入力 – ノードを増殖させながら入力の 分布を近似 1層目 – 事前に決定された回数が入力 されると、学習を停止 • 1層目の学習結果を2層目に 入力 2層目 – 最終的な学習結果を取得
7.
7/27
SOINNの問題点 入力データ • 2層構造による問題 – 1層目への入力回数(2層目を 開始するタイミング)を適切に 1層目 決定する必要がある – 2層目はオンライン学習に対応 していない 2層目 • なぜ2層必要なのか? – 1層だけではクラスの分離性能 が低い
8.
8/27
本研究の目的 • SOINNに改良を加え – クラス分離性能を向上させる – 2層目が不要になり、SOINNの問題点を解決 入力データ 1層目 2層目
9.
9/27
クラス分離性能の向上 • 基本的な考え – ノードの密度を定義 – サブクラスを定義 – 辺の必要性を判定(不要な辺を削除)
10.
10/27
ノードの密度 • 勝者ノード(入力ベクトルに最も近いノード)になった際、 以下のポイントを与える :隣接ノードへの平均距離 • 「一定期間λに与えられるポイントの平均値」 を密度として定義 (ただし、ノード近傍に入力が与えられなかった期間は除く) N:与えられたポイントが0以上の期間 :j番目の期間におけるk番目の 入力によって与えられたポイント
11.
11/27
サブクラスの決定 • ノードの密度が局所的に最大であるノード →異なるサブクラスのラベルを貼る • それ以外のノード →密度が最大の隣接ノードと同じラベルを貼る ノードの密度
12.
12/27
辺の必要性(1) • ノイズがある場合、ノードの密度には 細かい凹凸がある →特定の条件を満たす辺は残す必要がある ノードの密度
13.
13/27
辺の必要性(2) • 以下の条件を満たす辺は残す ノードの密度 A Amax ×αA ここで、αは以下の式で算出 B Bmax ×αB m :サブクラスAにおける密度の最大値 :サブクラスAにおける密度の平均値
14.
14/27
分離性能向上による効果 • 2層目が不要に – 完全なオンライン学習が可能に – 「クラス内挿入」が不要に(もう1つの効果)
15.
15/27
クラス内挿入の削除 • クラス内挿入とは? – ノードを増殖させる処理の1つ – 2層目において、活用される • クラス内挿入の削除による利点 – 計算量の軽減 – パラメータ数の削減 従来手法(8つ)→提案手法(4つ)
16.
16/27
実験1:人工データその1 • 5クラス(ガウス分布×2、同心円×2、サインカーブ) • 10%の一様ノイズ • 従来手法は正しく学習できる(論文より) 追加学習における入力 1 2 3 4 5 6 7 A ○ ○ B ○ ○ C ○ ○ D ○ ○ E1 ○ E2 ○ E3 ○
17.
17/27 人工データその1
:実験結果 • 従来手法と同様の結果が得られた – 従来手法の利点を継承 (ノイズ耐性、クラス数・位相構造の自律的獲得) 通常の学習 追加学習
18.
18/27
実験2:人工データその2 • 3クラス(ガウス分布×3) • 10%の一様ノイズ • 実験1より高密度な重なりを持つ 追加学習における入力 1 2 3 A ○ B ○ C ○
19.
19/27 人工データその2:従来手法
Input First layer Second layer • 高密度の重なりを持つクラスを分離できない Input First layer Second layer 通常の学習 追加学習
20.
20/27
人工データその2:提案手法 • 従来手法を超える分離能力を実現 – Input 高密度の重なりを持つクラスを分離できる 通常の学習 追加学習 デモ
21.
21/27
実験3:AT&T_FACE • 10人の顔画像(各クラス10サンプル) • 1/4に縮小し、平滑化した画像を使用 (23×28=644次元) • 従来手法では正しく分類できる(論文より)
22.
22/27
AT&T_FACE:実験結果 • 従来手法と同等の結果が得られた – 学習例(各クラスのプロトタイプベクトル) 認識率(%) 通常の学習 追加学習 提案手法 90 86 従来手法(論文より) 90 86 ※得られたクラスのラベル(誰の顔か)は人が決定し、認識実験を行った
23.
23/27 AT&T_FACE:出力クラス数の頻度 • 従来手法を超える安定性を実現
– 提案手法は安定的に10クラス前後を出力 400 350 提案手法 (通常の学習) 300 250 提案手法 回 (追加学習) 数 200 150 従来手法 (通常の学習) 100 50 従来手法 (追加学習) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 クラス数
24.
24/27
実験4:Optdigits • 0~9までの手書き数字(10クラス) • 8×8サイズ(64次元) • データ数:3823(学習用)、1797(テスト用) 学習データの例(各クラスの平均ベクトル)
25.
25/27
Optdigits:実験結果 • 従来手法より適切な分類を実現 – 学習例(各クラスの平均ベクトル) • 提案手法 • 従来手法 最頻出の 認識率(%) クラス数 通常の学習 追加学習 提案手法 12 94.3 95.8 従来手法 10 92.2 90.4 ※得られたクラスのラベル(どの数字か)は人が決定し、認識実験を行った
26.
26/27
まとめ • SOINN(F.Shen, Neural Networks, 2006)を 改良した新しい教師なし学習手法を提案 – 従来手法(SOINN)の利点を継承 • ノイズ耐性 • クラス数、位相構造の自律的獲得 – 分布に重なりを持つクラスの分離性能を向上 – 完全なオンライン学習が可能に – 安定性の向上 – パラメータ数の削減
27.
27/27
今後の課題 • 更なる安定性の向上 • 更なるパラメータ数の削減 • 学習結果の忘却
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