【ステップ9備忘録】ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ9 拡散モデルの実装を読む
ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】ステップ9では、拡散モデル（Diffusion model）をニューラルネットワークの「U-Net」を用いて実装をしています。本記事では、本書を参考にして、更に実装を改良した内容をご紹介します😃
モデルをUNetからImprovedUNetに変更する
UNetからImprovedUNetに変更することで得られるメリットは、主にモデルの性能向上とトレーニングの安定性に関連しています。以下に、具体的なメリットを挙げます。
1. より高度な構造の活用
追加の機能層: ImprovedUNetは、従来のUNetの基本構造を拡張し、追加の層やメカニズムを取り入れることで、モデルがより複雑なパターンを学習できるようにします。たとえば、時間埋め込みや位置エンコーディングの追加により、時系列情報や位置情報を効果的に取り込むことが可能になります。
非線形性の向上: 追加の層や非線形関数（ReLUなど）を使用することで、より深い特徴表現を学習する能力が向上し、複雑な関係をよりよくモデル化できます。
2. 時間依存情報の統合
時間埋め込み: ImprovedUNetでは、時間埋め込みを利用して、入力データの時間的な進展に関する情報をモデルに統合します。これは特に、時間的に変化するデータ（例えば、拡散モデルで使用されるノイズの時間変化）を扱う場合に有効です。
位置エンコーディングの使用: 位置エンコーディングは、異なる時間ステップでの情報の違いをモデルが理解するのを助け、より良いパフォーマンスを発揮します。
3. トレーニングの安定性
拡張された正規化手法: ImprovedUNetでは、層ごとのバッチ正規化が使用されることが多く、トレーニングの安定性が向上します。バッチ正規化は、各バッチの出力を標準化し、勾配消失や勾配爆発を防ぎます。
改善された重み初期化: 改良されたモデルでは、重みの初期化方法が最適化されていることが多く、早期の収束とトレーニングの安定性が向上します。
4. モデル性能の向上
生成品質の向上: 時間的特徴を効果的に学習することで、生成モデルの出力品質が向上します。特に、生成された画像の詳細やシャープさが向上し、見た目の自然さが改善されます。
パフォーマンスの向上: ImprovedUNetは、複数の異なるスケールで特徴を抽出し、それらを統合することで、より高い精度を達成します。これは、特に画像生成やセグメンテーションのタスクで有用です。
5. フレキシブルなアーキテクチャ
アーキテクチャの柔軟性: ImprovedUNetは、異なるタスクに合わせてカスタマイズがしやすいように設計されています。例えば、入力チャネル数や出力チャネル数、層の数を変更することで、特定の用途に最適化できます。
オプティマイザをAdamからAdamWに変更する
オプティマイザをAdamからAdamWに変更することで得られるメリットは、主に正則化の改善とトレーニングの安定性向上に関連しています。以下にその具体的なメリットを挙げます。
1. 適切な重み減衰の実装
正則化の効果向上: AdamオプティマイザはデフォルトでL2正則化を用いていますが、この実装は、重み減衰（weight decay）と勾配の更新を混同することがあります。そのため、L2正則化の効果が期待通りに機能しない場合があります。一方、AdamWは重み減衰を明確に分離して実装しているため、勾配の更新に影響を与えず、正則化の効果が正確に反映されます。
オーバーフィッティングの防止: 適切な重み減衰により、モデルの重みが過度に大きくなることを防ぎます。これにより、過学習（オーバーフィッティング）を防ぎ、より一般化能力の高いモデルを得ることができます。
2. トレーニングの安定性と収束性の向上
安定した収束: AdamWは重み減衰の効果が明確に分離されているため、特に大規模なニューラルネットワークのトレーニングにおいて、収束が安定しやすくなります。これにより、より一貫したパフォーマンスが得られ、トレーニングプロセス全体が安定します。
急激な学習率変動の軽減: Adamオプティマイザは、バイアス補正とモーメント推定に基づく学習率調整を行うため、学習率の急激な変動が発生することがあります。AdamWはこれを緩和し、学習率の変動を滑らかにすることで、トレーニングの安定性を高めます。
3. 幅広い適用性
異なるタスクやモデルへの適用: AdamWは、画像認識から自然言語処理まで、さまざまなタスクやモデルにおいて一貫して良好な性能を発揮します。これは、重み減衰の効果を明確に分離することで、さまざまな問題設定でのパフォーマンスを改善するためです。
バッチサイズの変動に対する頑健性: AdamWは、バッチサイズが異なる設定でも安定した性能を示します。これは、バッチサイズの変動に対する学習率の適応が適切に行われるためです。
4. 最新の研究による支持
研究による改善の証明: AdamWは、Adamの欠点を改善したオプティマイザとして提案され、多くの研究でその効果が証明されています。特に、重み減衰の適用方法の違いによる収束速度の改善と、一般化性能の向上が確認されています。
画像データセットをMNISTからFashionMNISTに変更
概要
内容: FashionMNISTは、衣服やファッションアイテムの画像データセットです。MNISTの代替として、より難しい画像分類問題を提供するために2017年に公開されました。
形式: 画像は28×28ピクセルのグレースケール画像で、背景は黒、アイテムは白で描かれています。
総画像数:
訓練データ：60,000枚
テストデータ：10,000枚
クラス数: 10クラス（各クラスは異なるファッションアイテムを表します）
Tシャツ/トップス、ズボン、セーター、ドレス、コート、サンダル、シャツ、スニーカー、バッグ、アンクルブーツ
ファイル形式: ピクセル値はMNISTと同様に0〜255の整数値で表され、通常0〜1に正規化されます。
特徴
現実的なデータ: FashionMNISTは、日常生活で目にするファッションアイテムの画像を使っており、MNISTに比べてより現実世界に近い課題を提供します。そのため、画像の複雑さやパターンの多様性が増しており、より強力なモデルが必要です。
同じフォーマット: MNISTと同じフォーマット（28×28ピクセル、10クラス）で構成されているため、MNISTでの実験コードを簡単に再利用できます。これにより、手軽にモデルやアルゴリズムのテストが可能です。
改良前の学習過程と生成画像
改良後の学習過程と生成画像
まとめ
改良前の「UNetとAdam」の実装と、改良後の「ImprovedUNetとAdamW」を実装したものを比較すると、後者の方が学習過程は改善し、更に画像も滑らかになっています😃
なお「ゼロから作るDeep Learning ❺【生成モデル編】」では、拡散モデル（Diffusion model）の実装方法が詳しく解説されていますので、ぜひ本書をお読みになる事をお勧めします😃また、本書の実装を参考に、様々な工夫をすると、より生成モデルについての知見を深める事が出来ると思いますよ😊
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？