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DNNの基本設計法に関する質問

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oookabe

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自分当初想像していたのは既存の有名DNNを少々弄ってなんとかなるという事ですが、
やはり違いますね。

① 基本は訓練画像の内容が異なるなら、DNNの構成も全然違う事になるし、
② 訓練画像の内容が同じであっても、カテゴリの割合が違えば、DNNの構成も全然違う事になる可能性が高い。

上記2点は私の現在の認識ですが、正しいかどうか、ご指摘くださいませ。

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  • mkgrei

    2018/04/25 22:29

    構成というはなんでしょう?重みは学習するものですから、変わります。200x200で5回プーリングしているのが元のモデルで、それを20x20にしたら画素がなくなって問題だというのはあからさま過ぎる過ちで、そうでないのなら何が問題なのでしょうか?何を根拠にした問題意識なのか、掴みかねます。

    キャンセル

  • tachikoma

    2018/04/25 22:45

    データの性質によって最適なモデルが異なるのではないか、という疑問ですか?

    キャンセル

  • oookabe

    2018/04/26 09:00 編集

    皆さん お返答ありがとう御座います。 説明不足で申し訳ございません。 私が言っている『構成』とは、例えば、CNNの層の数(poolの設置位置や場所、数、及びdimensionまで) そして、各層のdimensionやfilterのサイズ です。 tachikoma さんが仰った意味と近いですね。 私のこれまでの認識では、学習画像の内容や数によって、上記ハイパーパラメータは基本として全部違います。なので、他人の特定画像LIBより学習・訓練済みのDNNやCNNを参考する価値が薄いではという疑念を持っています。 このような認識は正しいでしょうか。 また宜しくお願い致します。

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回答 1

0

理論的な根拠はありませんが、よく知られているネットワーク構造(層の数・配置構成)は効率的に重みの学習ができるものではないかと想像しています。
(唯一の例外はプーリング層数。後述あり)

例えば、画像の分類であればAlexNetからスタートするとそんなに悪いことはないと思います。

層内のノードの数などはデータのスケールに依存します。
分類のラベルが1000であれば終端側のDense層のノード数が多くなるのは直感的に正しく、2であればノード数が少ない方が性能は良くなりそうです。


さて、プーリング層はそれに至るまでのBatchNormalization層・畳み込み層とセットで増減します。

例えばAlexNetをmnistに適用するためにはプーリング層セットを1つか2つ減らした方が良さそうです。
そのままでやるとFlattenするころには1ピクセルしか残らないので驚きはありません。


画像サイズを変化させない変換であれば少しは融通が利きます。

ResNetの層の数はかなりの自由度があることからイメージしていただければと思います。

それでもResNetはブロック単位で変化します。


いくつかの典型的なネットワークから学習の具合を見ながらマイナー調整することはあっても、全く異なる構造のネットワークをやることはあまりありません。
というよりもそれでいいモデルができたら論文一本分です。

既存のネットワークの構造というのは性能対計算コストのパフォーマンスが非常に優れていると感じています。

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  • 2018/04/26 22:03

    さすが、さすが、、、
    自分がやりたいのは工業検査分野のチップ画像ですけれども、どうも既存の著名なDNNは自然物の写真で訓練されたばかりで、内容的にも、画像サイズ的にも(検査分野の画像が非常に大きい)、または訓練画像数にも差が大きい(こちら利用できるサンプル画像はせいぜい数百枚程度)。。。このような差があっても
    著名なDNN構造を利用できるのでしょうか。
    もし大きな改造をしなければならないのなら、0からの新規設計と変わらなくなるのではと危惧していますが。どうでしょうか。
    宜しくお願い致します。

    キャンセル

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