tf.image.random_flip_left_right() のseedの必要性について

Question

前提・質問内容

公式ドキュメント(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/random_flip_left_right?hl=ja)によると
tf.image.random_flip_left_right(image, seed=None)は以下の処理を行うようです。
「1/2の確率で、2番目の次元（ width )に沿って反転された image のコンテンツを出力します。それ以外の場合は、画像をそのまま出力します。画像のバッチを渡す場合、各画像は他の画像とは無関係にランダムに反転されます。」

つまり、seedが何であっても1/2の確率で水平反転するので再現性は無いことになります。
公式ドキュメントの下の方に、以下のような内容が書いてあるのでこれ間違いないと思います。
「シード値を指定して決定論的な結果を得るには、tf.image.stateless_random_flip_left_rightを使用します。」
であるなら、この関数にseedが設定されている理由は何なのでしょうか？

自分の推測

デフォルトのseedもNoneになっているし、特に意味は無いがとりあえず存在している。

断り

答え合わせがしたい性格でこのような質問をしました。
もしかしたらこのサイトにとっては不適切な質問かもしれません。
もしそうであったなら、申し訳なく思います。

Answer 1

疑問点の確認

公式の

For producing deterministic results given a seed value, use tf.image.stateless_random_flip_left_right. Unlike using the seed param with tf.image.random_* ops, tf.image.stateless_random_* ops guarantee the same results given the same seed independent of how many times the function is called, and independent of global seed settings (e.g. tf.random.set_seed).

の部分でしょうか。ここと思って回答を書きます。

勝手に翻訳

• シード値を与えて常に決まった値を得るためにはtf.image.stateless_random_flip_left_right

を使ってください。

• tf.image.random_*系の関数に対してシード値を使うのと異なり、 tf.image.stateless_random_*系の関数では（例え）何回関数が呼ばれようともそれとは一切独立して（常に）同じ結果が得られることが保証されています。
• そして、これは――例えば、 tf.random.set_seedのような関数でグローバルのシード設定をしたとして、それとは（別に）独立しています（関数に直でseedを指定したら前にどんなシードを使っていようが、直に指定されたseedに支配される、ということです）。

何のためのseed?

seedが何であっても1/2の確率で水平反転するので再現性は無いことになります。

この通りのことが起きるため、試験の性質によっては、ランダム性を完全に排除したいときに困ってしまいます。

そこで役に立つのが、上記のseedということです。1枚目のシードは1、2枚目のシードは2のような使い方をすれば、世界中のどこでだれがどう使っても、まったく同じように規則に従ったランダムで画像を処理できます。

長くなりましたが、つまるところ**「(Seedを知らなければ)ランダムはランダムだけど、何といっても乱数の値がSeedで決まっているから、いつどこでだれがやっても"〇枚目は必ず反転"のような再現性が取れるよ」**というお話です。

Comments

[24nishi24]

非常に分かりやすいご回答ありがとうございます。

回答の結論にある
「（seedが指定できるおかげで）いつどこでだれがやっても"〇枚目は必ず反転"のような再現性が取れるよ」というのは、
tf.image.stateless_random_*系のお話であってますよね？
今回私が知りたいのは、
seedが何であっても1/2の確率で水平反転する(再現性は無い)
tf.image.random_flip_left_right()でのseedの存在意義です。

質問がわかりにくくて申し訳無いです。
この質問への回答が実務上役に立たないのは重々承知なのですが、
どうしても気になって質問させて頂きました。

とはいえ、fourteenlengthさんの回答により、改めて乱数とseedに関する知識を整理できました。
ありがとうございました。

[退会済みユーザー]

https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/images/data_augmentation.ipynb#scrollTo=5CPP0vEKB56X
が詳しいです。つまるところ、「どちらもseedのshapeが違うだけでできることは同じだけど、安全なstatelessを使ってね」だそうです。

tf.image.random_*
TFv1.xからの関数をほぼそのまま移植、seedはinteger。あまり安全じゃない。

tf.image.stateless_random_*
TFv2.xからの関数、seedはshape(2)のintegerが入るテンソル。安全らしい。

[24nishi24]

tf.image.stateless_random_*　が
tf.image.random_*　の改良版のようなものなのですね！
よくわかりました。
ありがとうございました！