$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »

学習しやすいネットワークガチャ? 深層学習の「宝くじ仮説」 【VRアカデミア クリスマスリレー】 / VR Lottery Ticket Hypothesis

SKA’s Web
December 25, 2021

学習しやすいネットワークガチャ? 深層学習の「宝くじ仮説」 【VRアカデミア クリスマスリレー】 / VR Lottery Ticket Hypothesis

VRアカデミア クリスマスリレーで投稿した動画で使用したスライドです。深層学習の「宝くじ仮説」の話です。
動画はこちら↓
ニコニコ:https://www.nicovideo.jp/watch/sm39802215
YouTube:https://youtu.be/ge3L5edPtuw

This is the slide used in the video I uploaded at the VR Academia Christmas Relay. It’s about “The Lottery Ticket Hypothesis” of deep learning.
Please see the video at the URL above.

SKA’s Web

December 25, 2021
Tweet

More Decks by SKA’s Web

Other Decks in Programming

Transcript

  1. ֶश͠΍͍͢ωοτϫʔΫΨνϟʁ
    ਂ૚ֶशͷʮๅ͘͡Ծઆʯ
    73ΞΧσϛΞ ΫϦεϚεϦϨʔ
    *$5ܥ৽ׁݝ࢈75VCFS 4,"`T8FC CJO
    1
    ʢσΟϨΫλʔ΁ʣ͜ͷը໘ͷ࣌͸εϥΠυඇදࣔͰɺͼΜͪΌΜେө͠ʹ

    View Slide

  2. ໨࣍
    2
    ɾ࠷ۙͷ"*ͷτϨϯυ
    ɾχϡʔϥϧωοτϫʔΫ
    ɾๅ͘͡Ծઆͷ֓ཁ
    ɾๅ͘͡ԾઆʹΑΔϞσϧѹॖख๏
    ɾๅ͘͡ԾઆͷՄೳੑͱ໰୊఺

    View Slide

  3. ࠷ۙͷͭͷτϨϯυ
    3
    ʵ ࠷ۙͷ"*ͷτϨϯυ ʵ
    ੲɿΦοΧϜͷం౛
    ඞཁͳදݱೳྗΛຬͨ͢৔߹ɺϞσϧ͕খ͍͞΄Ͳ൚Խੑೳ͕ߴ͘ͳΔ
    ɾ&EHF"*
    ηϯαʔͰऔಘͨ͠σʔλΛͦͷ৔Ͱղੳ ʢྫʣ'BDF*%
    ɾ
    େن໛Ϟσϧɾ
    େྔσʔλ
    ʢྫʣ#&35ɼ5ɼ(15ɼ7JTJPO5SBOTGPSNFS
    ը૾ɿ40;"*$

    View Slide

  4. ݩωλ
    4
    ݩ࿦จ
    ɾJonathan Frankle, Michael Carbin,
    “The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks”,
    cs.LG : 1803.03635, ICLR 2019
    ɾ5JBOMPOH$IFO +POBUIBO'SBOLMF 4IJZV $IBOH 4JKJB -JV :BOH;IBOH
    ;IBOHZBOH 8BOH .JDIBFM$BSCJO
    l5IF-PUUFSZ5JDLFU)ZQPUIFTJTGPS1SFUSBJOFE#&35/FUXPSLTz BS9JW
    ͦͷଞࢀߟจݙ
    ɾIUUQTEFFQTRVBSFKQMPUUFSZUJDLFU
    ɾIUUQTMBCPSPBJBDUJWJUZDPMVNOFOHJOFFSๅ͘͡Ծઆ

    View Slide

  5. ֓ཁ
    5
    ʵ ๅ͘͡Ծઆͷ֓ཁ ʵ
    ཚ਺ͰॳظԽ͞Εͨେ͖ͳχϡʔϥϧωοτϫʔΫʹ͸ɺ
    ͦΕͧΕಠཱʹಉ͡൓෮ճ਺ֶशͤͨ͞ͱ͖ʹɺݩͷ
    ωοτϫʔΫͷςετਫ਼౓ͱಉ౳ʹͳΔΑ͏ͳ෦෼ωο
    τϫʔΫؚ͕·Ε͍ͯΔ
    ๅ͘͡Ծઆɿ
    ը૾ɿΫʔͪΌΜ

    View Slide

  6. χϡʔϥϧωοτϫʔΫ
    6
    ʵ ๅ͘͡Ծઆͷ֓ཁ ʵ

    View Slide

  7. ෦෼ωοτϫʔΫ
    7
    ʵ ๅ͘͡Ծઆͷ֓ཁ ʵ

    View Slide

  8. طଘͷࢬמΓख๏ͱͷҧ͍
    8
    طଘͷࢬמΓख๏
    ɾॏΈͷখ͍͞ͱ͜ΖΛמΕ͹
    খ͍͞ϞσϧΛ࡞ΕΔ
    ɾמͬͨޙʹॏΈΛ
    ࠶ॳظԽ
    ʵ ๅ͘͡Ծઆͷ֓ཁ ʵ
    ๅ͘͡Ծઆʹجͮ͘ࢬמΓख๏
    ʏ
    ɾॳظ஋͕
    ॏཁ
    ɾ࠶ॳظԽ͢Δͱֶश଎౓͕
    ஗͘ͳΓ ਫ਼౓΋ѱ͘ͳͬͨ

    View Slide

  9. ۩ମྫ
    9
    ʵ ๅ͘͡Ծઆͷ֓ཁ ʵ
    ը૾ೝࣝ
    ɾશ݁߹ܕχϡʔϥϧωοτϫʔΫͱ৞ΈࠐΈχϡʔϥϧωοτϫʔΫ
    ɾׂʙׂͷେ͖͞ͷ౰ͨΓ͕͘͡ଘࡏ
    ɾֶशͷߴ଎Խɺςετਫ਼౓ͷ޲্
    MNIST CIFAR-10

    View Slide

  10. ۩ମྫ
    10
    ʵ ๅ͘͡Ծઆͷ֓ཁ ʵ
    ɾ#&35Ͱ΋ׂʙׂͷେ͖͞ͷ౰ͨΓ͕͘͡ଘࡏ
    ɾࣄલֶशͷஈ֊Ͱׂͷେ͖͞ʹݮΒͨ͠#&35ϞσϧͰ
    ਫ਼౓Λམͱͣ͞ʹసҠֶशՄೳ
    ࣗવݴޠॲཧ

    View Slide

  11. ๅ͘͡Ծઆʹجͮ͘ࢬמΓ
    11
    ʵ ๅ͘͡ԾઆʹΑΔϞσϧѹॖख๏ ʵ
    ɽେ͖ͳωοτϫʔΫΛ࡞੒ʢ௨ৗͷཚ਺ॳظԽʣ
    ɽॳظ஋Λอଘʢॏཁʣ
    ɽԿճֶ͔शΛਐΊΔ
    ɽॏΈͷઈର஋ͷখ͍͞ॱʹ೚ҙͷ਺͚ͩࢬמΓ
    ɽࢬמΓޙͷωοτϫʔΫͷॏΈΛॳظ஋ʹ෮ݩ
    ɽ൪ʙ൪Λ೚ҙͷࢬמΓ཰ʹͳΔ·Ͱ܁Γฦ͠
    ˞൪ͷ܁Γฦ͠Λ͠ͳ͍৔߹ɺਫ਼౓͸མͪΔ

    View Slide

  12. Մೳੑ
    12
    ʵ ๅ͘͡ԾઆͷՄೳੑͱ໰୊఺ ʵ
    ɾֶशੑೳͷ޲্
    ֶश଎౓ɾςετਫ਼౓ɾ൚Խੑೳͷ޲্
    ɾ࠷దͳωοτϫʔΫઃܭ
    λεΫʹԠͨ͡༏Εͨখ͞ͳωοτϫʔΫͷߏ଄ͱॳظ஋͕໌Β͔ʹ
    ɾཧ࿦తͳཧղ
    ·ͩ·ͩχϡʔϥϧωοτϫʔΫ͸ϒϥοΫϘοΫε

    View Slide

  13. ໰୊఺
    13
    ʵ ๅ͘͡ԾઆͷՄೳੑͱ໰୊఺ ʵ
    ɾখن໛ͳσʔληοτͰͷΈݕূ
    ͔͠͠#&35Ͱͷݕূ݁Ռ΋༗Γ
    ɾࢬמΓ͢Δ·Ͱͷܭࢉྔ͕ଟ͍
    ൓෮ΞϧΰϦζϜͷͨΊ
    ɾ࠷ۙͷϋʔυʹ࠷దԽ͞Ε͍ͯͳ͍

    View Slide

  14. ·ͱΊ
    14
    ɾେن໛Ϟσϧͱ&EHF"*͕ϒʔϜ
    ɾେن໛Ϟσϧ͸౰ͨΓؚ͕͘͡·ΕΔՄೳੑ͕ߴ͘ɺϋζϨ͘͡෦෼͸ֶश͕
    ਐ·ͳ͍ͨΊɺਫ਼౓΋ྑ͘ɺաֶश΋ى͜͠ʹ͍͘
    ɾๅ͘͡Ծઆʹجͮ͘ࢬמΓͰɺখ͞ͳϞσϧͰ΋େ͖ͳϞσϧͱಉ౳ͷੑೳ
    ɾ&EHF"*ͷ໌Δ͍ະདྷ͸࠷దԽ࣍ୈʁ

    View Slide