鳥コンペ反省会資料

2c68dc672293cc3f8a7a57d3af86f15b?s=47 Hidehisa Arai
September 26, 2020

 鳥コンペ反省会資料

6位の解法です。

2c68dc672293cc3f8a7a57d3af86f15b?s=128

Hidehisa Arai

September 26, 2020
Tweet

Transcript

  1. ⿃コンペ反省会 6位解法 チーム「Deepでポン」 Hidehisa Arai 1

  2. ⾃⼰紹介 @kaggle_araisan https://www.kaggle.com/hidehisaarai1213 かつてKaggle Masterのアライさんという名前 でKaggleをやっていたアライグマ 東⼤航空宇宙の修⼠3年⽣をしながらNABLAS という会社でパートタイムResearcherをして いる Audioデータは昨年のFreesound

    Audio Tagging 2019のコンペティションが初めてで その後業務でチョットダケ扱っていた 2
  3. 結果 Public 2nd (0.628) → Private 6th (0.668) 3

  4. 解法概要 4 • 3ステージの学習によって段階的にラベルのノイズを除去 • Sound Event Detection(SED)スタイルの学習および推論 • 全データで学習

    + EMAのモデル11個の重み付き和でアンサンブル
  5. コンペの主課題 Train/Testの乖離 (Domain Shift) WeakかつNoisyなラベル 1. ⾳データの出⾃ • Train: Xeno

    Cantoに収録者がアップ ロード • Test: (おそらく)野外設置型マイクロ フォンで取っている 2. アノテーション • Train: アップローダがつけた⾳クリッ プごとのラベル • Test: アノテータがつけたchunk(⼩区 間)ごとのラベル Trainのラベルはクリップごとにしか存在しな い(weak label)上に、主ラベルは1つのみ secondary_labelsという副ラベルがある場合も あるが信頼性はまちまち(noisy label) secondary_labelsはアップローダがつけていな い場合もあり、複数種の⿃が鳴いていてもつい ていない場合もある(missing label) nocallクラスはTestにしか存在しない 5
  6. モチベーション ‒ domain shift Domain Shiftを分解して考える : ⼊⼒、: ラベル、∗: 真のラベル(観測できない)

    "#$": "#$" → "#$" を推定するのが今回のタスク !"#$% ≠ (!&'! ) TrainとTestでは⼊⼒の性質が 異なる • 集⾳環境の違いに由来 • Testは遠くの⽅で⿃が鳴い ていることが多くSNRが⼩ さめ • ⿃の声以外の⾳イベントの 頻度や種類・傾向なども異 なる(と考えられる) !"#$% ∗ ≠ (!&'! ∗ ) TrainとTestでは真のラベルの 出現頻度が異なる • 集⾳場所の違いなどに由来 • 集⾳地点の⿃の分布や鳴き ⽅の差が反映されて分布差 が出る • Testはパッシブなため、 nocallが多いことも分布差に つながっている !"#$% ≠ !&'! TrainとTestでは⼊出⼒の対応 関係がそもそも違う • アノテーション⽅法の違い に由来 • Trainはアノテータが投稿者 なのでアノテーションには ⼤きなばらつきがある • Testはアノテーションがコ ントロールされている上、 chunk levelでラベルがある 6
  7. モチベーション ‒ domain shift TrainとTestでは⼊⼒の性質が 異なる • 集⾳環境の違いに由来 • Testは遠くの⽅で⿃が鳴い

    ていることが多くSNRが⼩ さめ • ⿃の声以外の⾳イベントの 頻度や種類・傾向なども異 なる(と考えられる) TrainとTestでは真のラベルの 出現頻度が異なる • 集⾳場所の違いなどに由来 • 集⾳地点の⿃の分布や鳴き ⽅の差が反映されて分布差 が出る • Testはパッシブなため、 nocallが多いことも分布差に つながっている !"#$% ≠ !&'! TrainとTestでは⼊出⼒の対応 関係がそもそも違う • アノテーション⽅法の違い に由来 • Trainはアノテータが投稿者 なのでアノテーションには ⼤きなばらつきがある • Testはアノテーションがコ ントロールされている上、 chunk levelでラベルがある Data Augmentationであり得 るバリエーションを網羅 ラベル⽐率を変えたデータで学 習させたモデルをアンサンブル ラベルの修正を⾏なって!"#$% を!&'! に近づける 7 !"#$% ≠ (!&'! ) !"#$% ∗ ≠ (!&'! ∗ )
  8. モチベーション ‒ label noise Label Noiseを分解して考える Weak labelはnoisy label ラベルがクリップごとにしか存

    在しないこと⾃体がnoisy Labelにある⿃の声がない場合がある 主ラベルは概ね信じていいが、⾳ クリップ上でまばらな場合が多い 副ラベルはよりまばらでほとんど 聞こえない場合もある Labelにない⿃の声がある場合もある 2/3の学習データは副ラベルが ない 副ラベルをつけるかどうかは投 稿者に委ねられているため、 missing labelもある 8 ラベル: aldfly, leafly, amered, canwar ラベル: warvir
  9. モチベーション ‒ label noise 9 Weak labelはnoisy label ラベルがクリップごとにしか存 在しないこと⾃体がnoisy

    Labelにある⿃の声がない場合がある 主ラベルは概ね信じていいが、⾳ クリップ上でまばらな場合が多い 副ラベルはよりまばらでほとんど 聞こえない場合もある Labelにない⿃の声がある場合もある 2/3の学習データは副ラベルが ない 副ラベルをつけるかどうかは投 稿者に委ねられているため、 missing labelもある 学習を⻑いchunkで⾏うことで chunkにラベル中の⿃の声が⼊ るようにする 蒸留により信頼度の低いラベル を排除 学習させたモデルで副ラベルが ないデータからmissing label を発⾒
  10. Sound Event Detection (SED) 10 今回のタスクを解くには⼤きく⼆つの⽴場がある Audio Tagging Sound Event

    Detection ⼊⼒の⾳クリップ単位でラベルづけを⾏う ⼊⼒に時間情報込みでラベルづけを⾏う 時間⽅向に集約 (max, mean, attention,…) Feature Extractor 特徴マップ ⼊⼒ (waveform,melspec,…) 特徴抽出 CNNなど Feature Extractor 特徴マップ ⼊⼒ (waveform,melspec,…) 特徴抽出 CNNなど Pointwise Classifier Classifier Clip-level予測 Frame-level予測 時間⽅向に集約 (max, mean, attention,…) 出⼒はClip-level予測と Frame-level予測の2つ
  11. Stage 1 11 5fold PANNsでmissing labelを⾒つける • PANNsのCnn14DecisionLevelAtt • ⼊⼒は30sでクロップしたchunk←Weak

    label対策 • Data Augmentation ←()のシフト対策 • Gaussian Noise • Pitch Shift • Volume Up/Down • Lossはclipwise outputとframewise outputの両⽅ にかける • 5fold学習し、Out-of-Foldの予測でTrain全体の予 測を作る • 副ラベルがないデータに絞って確率が>0.9かつ主 ラベルではないクラスを副ラベルに追加←missing label対策 Attention map 要素積をとった後時 間⽅向に潰して集約 Feature Extractor Segment-wise予測 Clip-level予測 (maxで集約) Clip-level予測 (attentionで集約) ℒ = , ( !"" + 0.5(, ( #!$) Attention map → 0.578(public) / 0.619(private) (銀圏)
  12. Stage 2 12 5foldのSEDモデルでラベルの蒸留 • PANNsのアーキテクチャを継承 • CNNをResNeSt50に変更 • Stage1で⾒つけた追加ラベル使⽤

    ←missing label 対策 • ⼊⼒は20sでクロップしたchunk←Weak label対策 • Data Augmentation ←()のシフト対策 • Gaussian Noise • Pitch Shift • Volume Up/Down • 3channel input (melspec, pcen, melspec ** 1.5) • Lossはclipwise outputとframewise outputの両⽅ にかける • 5fold学習し、Out-of-FoldのFrame-wise予測を得 る • 元のラベルをoofの予測で修正 ←noisy label対策 264 n_frame(≠len(y)) クロップされたchunk Frame-wise予測 元のClipごとのラベル Chunk内の予測(確率値)を frame⽅向にmaxで集約し 閾値をかける np.logical_and 修正されたラベル 閾値を変えることで修正の度合いを変 化させモデルに多様性を与えられる → 0.601(public) / 0.655(private) (⾦圏)
  13. Stage 3 13 ラベル修正の度合いを変化させた複数のモデルをAll data + EMAで学習しアンサンブルの種を⽤意 • PANNsのアーキテクチャ +

    ResNeSt50/EfficientNet-B0 • Train Dataset/Train ExtendedのAll data training • Stage1で⾒つけた追加ラベル使⽤ ←missing label対策 • ⼊⼒は20sでクロップしたchunk←Weak label対策 • Data Augmentation ←()のシフト対策 • Gaussian Noise • Pitch Shift • Volume Up/Down • 3channel input (melspec, pcen, melspec ** 1.5) • Lossはclipwise outputとframewise outputの両⽅にかけ る(EfficientNetはFocalLossを使⽤) • 元のラベルをoofの予測で修正 ←noisy label対策 • Oof予測にかける閾値を0.3-0.7で変えてラベル修正の度 合いを変化させる ←(∗)のシフト対策 • 合計11個のモデルの重み付け平均(重みはpublic LB参考 に⼿動調整) ※ All data + EMA: Foldを切らずに全データを Trainに使い、重みのExponential Moving Averageをとったモデルを使うこと → 0.628(public) / 0.668(private) (⾦圏) librosa.power_to_db(librosa.feature.melspectrogram(y, )) librosa.pcen(librosa.feature.melspectrogram(y)) librosa.power_to_db(librosa.feature.melspectrogram(y) ** 1.5)
  14. なぜ負けたのか? 14 優勝したいなら圧倒的な差をつけないと厳しいコンペだった ラスト2週間の戦略の失敗 • 新しいことを試さず、アンサンブルの種を ずっと作っていた • 学習時間が2倍強になるためExtendedデー タセットをギリギリまで使わなかった

    • Stage2とStage3でprivate scoreはほとんど 変わっていなかった・・・(丸1ヶ⽉無駄に) 締め切り前⽇に気付くアライグマ
  15. その他諸々 15 その他反省点 • Seedを固定する関数にバグがあり再 現性が取れなくなった、しかも気が ついたのがStage3の学習をしていた とき • パイプラインが複雑化した結果、新

    しく加えた変更で過去の実験が再現 できなくなった • 結局1実験1scriptが⼀番わかり やすい(CPMPも⾔ってる) • Augmentationをエイヤで決めたのがた またまワークしてしまったので使い 続けていたが、pitch shiftが死ぬほ ど遅かったので削れば1.5倍くらい実 験ができたはず・・・ • 優勝者の解法でおそらくhard voting がかなり効いていたが、試しもせず 可能性を排除してしまった 効かなかったこと • Mixup • Logとる前に混ぜる(2nd,36th) • ラベルはUnionをとる(3rd ,36th) などが効いたらしい • Calltype classification • 実は⿃の鳴き声は複数パターンある • ⼤雑把に⾔ってもCallとSongはかな り異なるので別のクラスとして扱う • Calltypeというカラムがあったので ⼿作業で綺麗にして871クラス分類 するも変わらず • Larger model • 5thのOlegによると局所受容野が⼤き すぎるとダメらしい 時間があればやりたかったこと • モデルを増やす • ラベルの修正を繰り返す • Locationとelevation予測を分類の修 正に使う • ⿃の共起情報をもとに予測を後処理で 修正 • 背景雑⾳を混ぜ込む
  16. Goldメダルはどうやれば取れるのか? • コンペの主題(メインの課題)を正確に把握すること • Bengaliのようにあまりはっきりと書かれていない場合もある • 最近はnoisy labelやdomain shiftが多かった(MLの研究の場でもホットな話題) •

    Discussion / Notebookには⼀通り⽬を通す • 公開情報で役に⽴つことは全てやるのが前提 • 「みんながやっていること」は全部やった上でやっている⼈が少なさそうなことを試す • Notebookはノイズも多いのでDiscussion重視⽬(特にGMとか強そうなMasterが集まってるところ) • 難しいタスクは案外⽳場 • とりあえず⼿をつけやすいタスクは乱戦模様になりがち • 0.000xを競うタスクは⼿数の勝負になることもある • 2sub/dayはソロの味⽅ • Discussion/Notebookを投稿すると⾃分に有利になることもある • 議論が進む • コンペの流れを⽀配できる 16