自律分散型電力ネットワークにおける 強化学習に基づく電力売買学習法 · 1. 強化学習の仕組み上学習が遅く，学習の成果が十分に 出るためには年単位の時間が必要．．
CNTKdeepdive - eventmarketing.blob.core.windows.net · cntkでの分散学習–1/6...
1
Transcript of CNTKdeepdive - eventmarketing.blob.core.windows.net · cntkでの分散学習–1/6...
CNTK deep dive- DeepLearning関連PJの進め方から本番展開まで
AI07
Agenda
Profile
岩崎 喬一(Kyoichi Iwasaki)
Today’s data
データサイエンティスト、やっぱり要る？
データサイエンティストのスキルセット
ビジネス力
データエンジ
ニアリング力
データサイエ
ンス力
Ref. データサイエンティスト協会：http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1210.pdf
課題背景を理解→ビジネス課題を整理解決
データサイエンスを意味ある形に使えるようにし、実装、運用
情報処理、人工知能、統計学などの知恵を理解し、適用
データ分析プロジェクトの進め方
ビジネス
要件定義
データ収
集・確認
データ分
析評価
展開
ビジネス力
データエンジ
ニアリング力
データサイエ
ンス力
機械学習と深層学習
深層学習？
深層学習による主な画像解析(as of May2018)
深層学習による主な画像解析
画像分類
物体検知
セグメンテーション
What?
What? Where?
What? Where? Shape?
What are specified? Algorithms
CNN
Fast(er)
R-CNN
Mask
R-CNN
MSでの実装
Custom Vision, CNTK
Custom Vision, CNTK
..(In near future?)複雑
単純
深層学習による主な画像解析(as of May2018)
2015
• Fast R-CNN
2015-16
• Faster R-CNN
2015-16
• YOLO
2015-16
• SSD
2017
• Mask R-CNN
物体検知 セグメンテーション
深層学習の「学習」？
深層学習（機械学習の観点から）
CNTKとは？
CNTKとは？
▪ GPU / マルチGPU(1-bit SGD)
https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/
CNTKの実行速度
https://arxiv.org/pdf/1608.07249.pdf
DL F/W FCN-S AlexNet ResNet-50 LSTM-64
CNTK 0.017 0.031 0.168 0.017
Caffe 0.017 0.027 0.254 --
TensorFlow 0.020 0.317 0.227 0.065
Torch 0.016 0.043 0.144 0.324
小さいほど高速
CNTKで2値分類をやってみる
赤 青
CNTKで2値分類をやってみる
パラメータw、b
w、b
年齢
腫瘍
bias
z1
z2
疾患あり
疾患なし
𝑤11
𝑤21
𝑤12
𝑤22
𝑏1
𝑏2
CNTKの処理フロー
入力・出力変数の定義
モデル評価
入力・出力変数の定義
ネットワークの定義
損失関数、最適化方法の定義
モデル学習
モデル評価
CNTKの処理フロー – 1/5
入力・出力変数の定義
import cntk as C
## 入力変数(年齢, 腫瘍の大きさ)の2種類ありinput_dim = 2
## 分類数(疾患の有無なので2値)num_output_classes = 2
## 入力変数feature = C.input_variable(input_dim, np.float32)
## 出力変数label = C.input_variable(num_output_classes, np.float32)
CNTKの処理フロー – 2/5
ネットワークの定義
def linear_layer(input_var, output_dim):input_dim = input_var.shape[0]## Define weight Wweight_param = C.parameter(shape=(input_dim,
output_dim))## Define bias bbias_param = C.parameter(shape=(output_dim))
## Wx + b. Pay attention to the order of variables!!return bias_param + C.times(input_var, weight_param)
z = linear_layer(input, num_outputs)
CNTKの処理フロー – 3/5
損失関数、最適化方法の定義
## 損失関数loss = C.cross_entropy_with_softmax(z, label)## 分類エラー("分類として"当たっているか否か)eval_error = C.classification_error(z, label)
## 最適化learner = C.sgd(z.parameters, lr_schedule)trainer = C.Trainer(z, (loss, eval_error), [learner])
CNTKの処理フロー – 4/5
モデル学習
for i in range(0, num_minibatches_to_train): ## Extract training datafeatures, labels =
generate_random_data_sample(minibatch_size, input_dim, num_output_classes)
## Traintrainer.train_minibatch({feature : features, label :
labels})
CNTKの処理フロー – 5/5
モデル評価
out = C.softmax(z)result = out.eval({feature : features})
Demo: CNTK basic process
Tips :: Jupyter Notebookの起動
> activate py35(py35) > jupyter notebook
https://notebooks.azure.com/
Demo :: training - evaluate
https://youtu.be.com/70FMOdVUNPI
Tips 混同行列(Confusion Matrix)
疾患[実際] 非疾患[実際]
疾患[予測] 14 0
非疾患[予測] 2 9
非疾患と予測（緑線の下）実際は疾患 （緑線の下の赤2つ）▶モデルの見逃し
物体検知からの分散学習
物体検知って？(recap)
深層学習による主な画像解析
画像分類
物体検知
セグメンテーション
What?
What? Where?
What? Where? Shape?
What are specified? Algorithms
CNN
Fast(er)
R-CNN
Mask
R-CNN
MSでの実装
Custom Vision, CNTK
Custom Vision, CNTK
..(In near future?)複雑
単純
物体検知における“座標”
xmin xmax
ymin
ymax
x., y.ともに、左上の●から計った両端点●
Quick demo on VoTT(静止画)
Quick demo on VoTT(動画)
Karugamo detection!
CNTKでの分散学習 – 1/6
深層学習での分散学習とは？→主に学習時間短縮のためにマルチGPUを利用すること
分散学習実行準備マルチGPU搭載 マルチホスト
1bit-SGD
CNTKでの分散学習 – 2/6
入力・出力変数の定義
ネットワークの定義
損失関数、最適化方法の定義
モデル学習
モデル評価
CNTKでの分散学習 – 3/6
from cntk import distributed...
learner = cntk.learner.momentum_sgd(...) # create local learner
distributed_after = epoch_size # number of samples to warm start with
distributed_learner = distributed.data_parallel_distributed_learner(learner = learner,num_quantization_bits = 32, # non-quantized gradient accumulationdistributed_after = 0) # no warm start
損失関数の定義
CNTKでの分散学習 – 4/6
minibatch_source = MinibatchSource(...) ...trainer = Trainer(z, ce, pe, distributed_learner)...session = training_session(trainer=trainer, mb_source=minibatch_source, ...)session.train()...distributed.Communicator.finalize() # must be called to finalize MPI in case of successful distributed training
最適化方法の定義
https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/multiple-gpus-and-machines#2-configuring-parallel-training-in-cntk-in-python
CNTKでの分散学習 – 5/6
# GPUを2つ利用し、学習用スクリプトがtraining.py> mpiexec –n 2 python training.py
分散学習の実行方法
CNTKでの分散学習 – 6/6
import cntk
## CPU利用時cntk.device.try_set_default_device(cntk.device.cpu())
## GPU利用時cntk.device.try_set_default_device(cntk.device.gpu())
CPU/GPU利用設定
Some preparation for Deep Learning!
CNTKから2つのGPUが見えている
GPU利用可能か確認
https://github.com/kyoro1/decode2018/blob/master/2.%20distributed%20learning%2
0with%20Faster%20R-CNN.ipynb
Faster R-CNN with single GPU
モデルパラメータ数は5700万超！
Single GPU vs Multi GPU
2つのGPU利用
Single GPU vs Multi GPU
GPU 学習時間 精度(mAP)
1 GPU (NC6) 7分22秒 0.9479
2 GPU (NC12) 3分43秒 0.9479
本番稼働に向けて
Confusion Matrix for karugamo
karugamoが写っているのに、モデルは推定できなかった▶モデルの見逃し
あり[実際] なし[実際]
あり[予測] XX XX
なし[予測] XX XX
Confusion Matrix for karugamo
あり[実際] なし[実際]
あり[予測] XX XX
なし[予測] XX XX
karugamoでないものに、karugamoと推定▶モデルの過検知？
データサイエンス活用推進体制(案)
【実際に手を動かして
データ分析をする人材】
【事業活動に結びつけるための
戦略づくり・設計を行う人材】
【分析結果を活用し、ビジネス企
画や改善を活かす人材】
ビジネス力
データエンジ
ニアリング力
データサイエ
ンス力
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/jinzaiikusei_dai3/siryou4.pdf
#AI02
本番展開あるある (技術寄り編)
本番展開あるある (システム運用編)
Key takeaway
• 機械学習 ほぼ同等
本来の意味
ビジネスサイドとの協業
• どんなKPI
Key takeaway
平易にスクリプトが書け scrap & build
• 出来ること 出来ないこと
たち
Appendix
Referencehttps://github.com/Microsoft/CNTK
https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/setup-cntk-on-your-machine
https://github.com/Microsoft/VoTT
https://github.com/onnx/onnx
https://www.edx.org/course/deep-learning-explained
https://www.edx.org/course/computer-vision-and-image-analysis
Referencehttps://github.com/kyoro1/decode2018
https://youtu.be/s5W4c9q_SAw
https://youtu.be/ziuEXyJ9SNs
https://youtu.be/SYTw5OLBnzc
https://youtu.be.com/70FMOdVUNPI
https://youtu.be/j7OjxFY2Go8
https://youtu.be/RCuGLRtggrI
© 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved.
本コンテンツの著作権、および本コンテンツ中に出てくる商標権、団体名、ロゴ、製品、サービスなどはそれぞれ、各権利保有者に帰属します。
