フリーソフトでつくる音声認識システム(第2版) 第5章

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August 09, 23

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各ページのテキスト
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5. 誤差をできるだけ小さくしよう 5.1 誤差評価に基づく学習とは 5.2 解析的な解法 5.3 勾配降下法 5.4 パーセプトロンの学習規則との比較 荒木雅弘: 『フリーソフトでつくる 音声認識システム(第2版)』(森北 出版,2017年) スライドとJupyter notebook サポートページ

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5. 誤差をできるだけ小さくしよう パーセプトロンの学習規則の欠点 学習データが線形分離不可能である場合には適用できない 学習データが高次元である場合、線形分離可能性を事前に確認するのは一般には困難 誤差最小化法 評価関数で定義される「識別器の出力」と「正解」との誤差を最小化する 学習データが線形分離不可能な場合にも適用可能

3.

5.1 誤差評価に基づく学習とは (1/3) χ = {x1 , … , xn } あるデータ xp ∈ χ に対する線形識別関数 gi (xp ) = w Ti xp (i 学習データ: ​ ​ ​ ​ ​ ​ ​ = 1, … , c) の出力 (g1 (xp ), … , gc (xp ))T ​ ​ ​ ​ xp に対する教師ベクトル(教師信号) ​ (b1p , … , bcp )T ​ ​ 正解クラスの要素が 1、他は 0 入力 xp に対する「識別関数の出力」と「教師信号」との差が最小となるように、識別 関数の重みベクトル w i を定める ​ ​

4.

5.1 誤差評価に基づく学習とは (2/3) i に関する誤差 : ϵip = gi (xp ) − bip ϵip の全クラス (i = 1, … , c) に対する二乗和を評価関数 Jp とする クラス ​ ​ ​ ​ ​ c 1 Jp = ∑ ϵ2ip 2 i=1 ​ ​ ​ ​ c 1 = ∑{gi (xp ) − bip }2 2 ​ ​ ​ ​ ​ ​ i=1 c = 1 ∑(wTi xp − bip )2 2 ​ ​ i=1 ​ ​ ​ ​

5.

5.1 誤差評価に基づく学習とは (3/3) 全データに対する二乗誤差 J n J = ∑ Jp ​ ​ p=1 n c 1 = ∑ ∑{gi (xp ) − bip }2 2 p=1 i=1 ​ ​ ​ n ​ ​ ​ ​ ​ c 1 = ∑ ∑(wTi xp − bip )2 2 ​ ​ ​ ​ ​ ​ p=1 i=1 w1 , … , wc を求める 以後2クラス問題として、g(x) = g1 (x) − g2 (x) = w T x とする この値を最小にする ​ ​ ​ 教師信号 b : クラス1は1、クラス2は-1 ​

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5.2 解析的な解法 (1/2) n × d 行列) : X = (x1 , … , xn )T 教師信号ベクトル(全教師信号をまとめた n 次元ベクトル) : b = (b1 , … , bn )T パターン行列(全特徴ベクトルをまとめた ​ ​ ​ 二乗誤差を評価関数とする 1 J = ∥Xw − b∥2 2 ​ 評価関数の勾配が 0(極小値)となる w を求める ∂J = X T (Xw − b) = 0 ∂w ​ ​

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5.2 解析的な解法 (2/2) 解くべき式 : X T Xw = X T b 最小二乗法 X T X が正則であるとき、以下のように解(識別関数の重み)が求まる w = (X T X)−1 X T b 解が求まらない可能性 X T X が正則であるとは限らない n, d が大きい場合は逆行列を求める計算が大変

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5.3 勾配降下法 5.3.1 勾配降下法による最適化 w を J の傾き(微分係数)の逆方向に、学習系数 ρ で徐々に修正する ∂J w =w−ρ ∂w ′ 勾配降下法のイメージ ​

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5.3.2 Widrow-Hoffの学習規則 (1/2) 勾配ベクトルの定義 重みベクトル w = (w0 , … , wd ) の関数 J(w) に対して、勾配ベクトルを以下のように ​ ​ 定義 ∂J ∂J ∂J T =( ,…, ) ∇J = ∂w ∂w0 ∂wd ​ ​ ​ ​ ​

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5.3.2 Widrow-Hoffの学習規則 (2/2) 修正式の導出 n ∂J ∂Jp =∑ ∂w ∂w p=1 ​ ​ ​ ​ n ​ = ∑(wT xp − bp )xp ​ ​ ​ ​ p=1 w′ = w − ρ ∂J ∂w ​ n ​ = w − ρ ∑ ( w xp − b p ) xp ​ T ​ ​ ​ ​ p=1 全データを用いた重みの修正を1エポックとよぶ Widrow-Hoff の学習規則は1エポックで1回の重み修正が行われる

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5.3.3 確率的勾配降下法 (1/3) 勾配降下法の問題点 データ数やパラメータ数が多いと、1回の重み更新(=1エポック)に時間がかかる 誤差最小に収束するには、多くのエポックが必要 確率的勾配降下法 個々のデータの識別結果に基づき重みを更新 1エポックで n 回重み修正が行われる データは1エポック毎に順番をシャッフルし、出現順序をランダム化する データが来る毎に学習するオンライン学習に適用が可能 更新式 w′ = w − ρ(wT xp − bp )xp ​ ​ ​

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5.3.3 確率的勾配降下法 (2/3) ミニバッチ法 全データの誤差を用いて修正方向を決める方法をバッチ法とよぶ これに対して確率的勾配降下法は、1つのデータだけで修正方向を決める 解への収束が安定しない これらの中間的手法として、数十~数百個のデータで誤差を計算し、修正方向を決める方法 をミニバッチ法とよぶ データは1エポック毎に順番をシャッフルし、エポック毎にミニバッチを構成するデータが異なるよ うにする バッチサイズを s とすると、1エポックで n/s 回重み修正が行われる 確率的勾配降下法よりも収束が安定する GPU (graphics processing unit) を用いた行列の一括演算と相性がよい

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5.3.3 確率的勾配降下法 (3/3) デモ: https://playground.tensorflow.org/ HIDDEM LAYERS:0, Activation:Linear, DATA:Gaussian, Noise:25, Batch size:10

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5.4 パーセプトロンの学習規則との比較 5.4.1 パーセプトロンの学習規則を導く 更新式の導出 確率的勾配降下法において 教師信号 b を正解のときは1、不正解は0とする 識別関数 g(x) = wT x の後ろに閾値論理ユニットを置き、出力を0または1に制限する 誤識別のパターン 重みの更新規則 → 誤差評価に基づく学習は、パーセプトロンの学習規則を特別な場合として含む

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5.4.2 着目するデータの違い パーセプトロンの学習規則 識別関数、教師信号ともに2値 全学習データに対して、識別関数の出力と教師信号が一致するまで重みの修正を繰り返す 学習データが線形分離不可能な場合は収束しない 誤識別を起こすデータに着目している 誤差評価に基づく学習 識別関数の出力を連続値とし、教師信号との二乗誤差の総和を最小化 学習データが線形分離不可能な場合でも収束が保証されている 学習データが線形分離可能な場合でも誤識別が 0 になるとは限らない 全学習データに着目している

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まとめ 誤差評価に基づく学習 識別関数の出力と教師信号の二乗誤差の総和を最小化 解析的な解法 データ数が多くなると、計算量が膨大になる 勾配降下法 さまざまな工夫により、解析的な解法と同等の精度で短時間で解を求めることができる Jupyter notebook