NeurIPS 2021 論文読み会: How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?

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1. 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
2. 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
3. Table of Contents • VQAとは • この研究の位置付け • 研究内容 • 結果 • 所感
4. 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
5. 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
6. 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
7. 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
8. • 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
9. 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
10. 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
11. 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）
12. 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