カテゴリー: [Machine Learning][paper]

引き続き、機械学習の解釈性についての論文を読んだ。今回読んだのは、「Deep Neural Decision Trees (WHI ’18)」。著者による実装のページはここ。

決定木とニューラルネットワークを用いる他の論文などと同様に、決定木の解釈性とニューラルネットワークの精度の高さの両立を狙っている。特に表形式データの分類に有効と著者らは述べている。

この論文では、微分可能なsoft binningという関数を入力データにかませて、学習を重ねることでsoft binningのバイアス項の値を見ることで、各フィーチャーに対してどこで決定木を分岐すれば良いかが分かるという手法を提案している。soft binningで決定木の分岐を表現して、そのあとにクロネッカー積を取ることですべての分岐の組み合わせを網羅的に調べることが出来る。すべての層は微分可能なため、通常のバックプロパゲーションによりネットワークの学習を行うことが出来る。

著者らは複数の表形式データセットに対して、決定木、ニューラルネットワーク、Deep Neural Decision Tree、の三手法で精度評価を行っている。結果はデータセットによってまちまちだが、基本的にニューラルネットワークと同等程度の精度が出ている。実験の結果、DNDTでは全く推論に使われない特徴が検出できるなどの副次的な成果も述べられている。

GPUによる速度性能の確認も行われており、フィーチャー数が増えた場合でもCPUと比較して、あまり実行時間が増えないようになっている。

今後も機械学習の解釈性関連の論文を色々と読んでいく予定。

機械学習、特にニューラルネットワークなどのアルゴリズムを使った場合、出力された結果は何万・何十万次元のベクトル演算の結果であり、人間が直接解釈することは難しい。ニューラルネットワークの解釈性については近年様々な研究が行われている。一般的に解釈性の低いモデルは高い精度を出すことが多く、適度な解釈性と適度な精度のバランスが取れたモデルが必要なケースが考えられる。

この論文「Human-in-the-Loop Interpretability Prior」は機械学習モデルに対して人間がある尺度（論文ではHIS：Human Interpretability Scoreという、人間がモデルに従って入力から出力を予測するのにかかった時間の逆数)を事前確率として、データXが与えられた際にそのデータを最も適切に説明できるモデルMをp(M|X)をMAP推定することにより選択するという手法を用いている。著者らは4種類のデータセットで実験を行っており、タスクごとにreasonableな解釈性を持ったモデルを選択できていることを確かめている。

読んだ感想としてはHISの決め方が果たして、人間がかかった時間の逆数という尺度を使うのは解釈性の尺度として適切なのか？といった疑問や、新しいモデルを作るたびにユーザの評価が必要になり汎用性は低そうに思った。HISを何らかの尺度（例えば計算時間や消費メモリ）によって算出することが出来れば、この手法を人の手を介さずに適用することも可能なのではないかと考える。

タイトルの通り、CNNモデルを利用して、自動車・自転車の画像から価格を予測する論文、「The Price is Right: Predicting Prices with Product Images」を読んだ。

この論文を読んだ動機は、ネットを調べるとCNNを用いて画像を分類するという例は山ほど出てくるが、CNNを用いて画像から何らかの数値を出力するregression問題に取り組んだ例があまり見つからず、ちょっとそういったことをやる必要に迫られたので読んでみた。

自転車と自動車の画像からそれぞれの価格を推定するregressionタスクにCNNを用いた。ベースラインモデルである多クラスSVMと線形モデルに対して同等～高い精度が出た。VGGとMobileNetによる転移学習よりも精度の高いネットワーク構造PriceNetReg CNNを提案している。また、CNNモデルに関して、画像のどの部分が予測に効いているかをVisualizationすることにより示している。

CNNモデルが画像のどの部分に着目して判断を行っているかということをVisualizationしているのが面白い。次はこういった可視化技術の論文を読んでみたい。

まとめスライドはこちら。

The Price is Right Predicting Prices with Product Images_slide