Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
NeurIPS 2021 論文読み会: How Modular should Neural M...
Search
Atsushi Takayama
January 25, 2022
Technology
0
140
NeurIPS 2021 論文読み会: How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?
Atsushi Takayama
January 25, 2022
Tweet
Share
More Decks by Atsushi Takayama
See All by Atsushi Takayama
最高の開発者体験の追求が開発生産性を改善し続ける文化を生み出した話
edvakf
3
1.1k
8年物のJavaのシステムをKotlinに変えていく選択に至るまで
edvakf
2
1k
ピクシブ社内のImageFlux利用事例紹介
edvakf
1
2.7k
学びの文化を育む社内読書会のススメ
edvakf
0
240
フルCDNアーキテクチャでサービス設計した話
edvakf
5
3.8k
Goでバイナリを読む+α
edvakf
1
910
お前はこれまでに作ったAPIの数を覚えているのか?
edvakf
0
2.5k
「ふつうのRailsアプリケーション」についての考え方
edvakf
2
800
ggplot.galleryというお遊びウェブアプリケーションを作った話
edvakf
0
380
Other Decks in Technology
See All in Technology
EMConf JP 2025 懇親会LT / EMConf JP 2025 social gathering
sugamasao
2
190
生成AI×財務経理:PoCで挑むSlack AI Bot開発と現場巻き込みのリアル
pohdccoe
1
630
Goで作って学ぶWebSocket
ryuichi1208
3
2.7k
設計を積み重ねてシステムを刷新する
sansantech
PRO
0
160
【詳説】コンテンツ配信 システムの複数機能 基盤への拡張
hatena
0
230
短縮URLをお手軽に導入しよう
nakasho
0
150
Cracking the Coding Interview 6th Edition
gdplabs
14
28k
Snowflakeの開発・運用コストをApache Icebergで効率化しよう!~機能と活用例のご紹介~
sagara
1
430
急成長する企業で作った、エンジニアが輝ける制度/ 20250227 Rinto Ikenoue
shift_evolve
0
130
実は強い 非ViTな画像認識モデル
tattaka
2
1.2k
Amazon Aurora のバージョンアップ手法について
smt7174
2
140
php-conference-nagoya-2025
fuwasegu
0
150
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
669
57k
Building Adaptive Systems
keathley
40
2.4k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
129
19k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
Facilitating Awesome Meetings
lara
52
6.2k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
49
2.3k
Code Review Best Practice
trishagee
67
18k
Statistics for Hackers
jakevdp
797
220k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
521
39k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
100
18k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
366
25k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
461
33k
Transcript
How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?
高山温 @ NewsPicks (Uzabase group) NeurIPS 2021 論文読み会 2022/01/25
自己紹介 • Atsushi Takayama / 高山温 • 2020年からNewsPicksでCTOをしていまし たが、今年からFellowしてます ◦
データ基盤、データ分析、レコメンドエンジン、検 索エンジンなどのチームを率いています • 大学中退 → 大学院中退 → 大学院生(イマココ) ◦ 元々物理をやっていましたが、今はコンピュータサ イエンスを勉強中 • 宣伝: ユーザベースはエンジニアの多様な キャリアと多様な成長を応援する会社です
Table of Contents • VQAとは • この研究の位置付け • 研究内容 •
結果 • 所感
VQA (Visual Question Answering) • since 2015 ◦ 画像を与えられて質問に答える問題 •
2021年に人間並みの精度になった ◦ Microsoft, Alibabaなど ▪ pre-trained attention-based models 人間 95.49 80.84 67.89 80.78
この研究の位置付け 1 • SOTAとは別方向で、「少ない例で学習して、 どれだけ類似の質問に答えられるか」という 問題設定がある • 右のような例で、人間なら少し学習しただけ で類似の質問にも答えられる ◦
Systematic Generalizationという
この研究の位置付け 2 NMN: Neural Modular Networks 質問文をパースしてネットワークを構築 →少し学習しただけでそこそこ強い FiLM: End-to-Endで微分可能なネットワーク
→大量に学習しないと強くない
この研究の位置付け 3 • NMNを詳しく研究したら何かおもしろいことがわかるのでは? ◦ 例えば、End-to-Endのモデルで「質問文の構造」を学習するような機構を取り入れられな いか、とか ◦ VQAだけでなく画像認識でも Systematic
Generalizationを上げるにはどうすればいい か、とか
• 下のような画像と質問1〜3があるとする ◦ 1と2は色に関する質問、 3は文字に関する質問 • 論文のタイトル “How Modular Should
Neural Networks Be” は次 のようなイメージ ◦ 左: 全部の質問に対応できるネットワークを学習する (最もModularityが低い) ◦ 中央: 色とカテゴリーというグループごとにネットワークを学習する ◦ 右: 各質問ごとに別々のネットワークを学習する (最もModularityが高い) 研究内容 1
研究内容 2 • 少し複雑な質問でも、同様にsub-taskに分解して、Modularityが高い ネットワークから低いネットワークまでのパターンを作る
結果 1 • グラフ(a)〜(d) ◦ 質問の種類 • 横軸 ◦ 全体の何割のデータで学
習したか • 縦軸 ◦ 学習に登場しなかった類 似の質問の正答率 • 4色のバー ◦ 右に行くにつれて Modularityが高い
結果 2 • 他にも色んなデータセットで検証 • やっぱりModularityは効く (結果は割愛)
所感 • ここまで書いていて、富士通さんのテックブ ログに解説が載ってるのに気づきました • 実はまったく知らない分野でしたが、締め切 り駆動で10本ぐらい読んでみると多くのこと が学べました。誘っていただき感謝 https://blog.fltech.dev/entry/2021/12/09/neurips2021-ja