PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu の詳細解説

PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu の詳細解説

torch.nn.functional.celu は、PyTorch の NN 関数ライブラリに含まれる活性化関数です。CELU (Continuous Exponential Linear Unit) と呼ばれ、従来の ReLU や SELU と比べて、勾配消失問題の緩和、情報量の保持、高速な学習など、様々な利点を持つ次世代の活性化関数として注目されています。

celu 関数は、入力値 x に対して以下の式で計算されます。

def celu(x):
  alpha = 1.0
  return (x + alpha * (torch.exp(x) - 1)) / (1 + alpha * (torch.exp(-x) - 1))

式中の alpha は、CELU 関数の形状を調整するハイパーパラメータで、デフォルト値は 1.0 です。

celu 関数の利点

• 勾配消失問題の緩和: ReLU 関数は、入力値が 0 以下の時に勾配が 0 になり、学習が停滞してしまう勾配消失問題が発生します。CELU 関数は、入力値が 0 以下の時でも常に正の勾配を持つため、勾配消失問題を緩和することができます。
• 情報量の保持: CELU 関数は、入力値が 0 以下の時でも情報量を保持することができます。これは、ReLU 関数では情報量が失われてしまう問題を解決するものです。
• 高速な学習: CELU 関数は、従来の活性化関数よりも高速に学習することができます。

celu 関数の使い方

celu 関数は、PyTorch の nn.functional モジュールから呼び出すことができます。

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力テンソル
x = torch.randn(10, 10)

# celu 関数を適用
y = F.celu(x)

# 出力テンソル
print(y)

celu 関数の注意点

• celu 関数は、比較的新しい活性化関数であり、他の活性化関数と比べて研究が進んでいません。
• celu 関数は、すべてのタスクで最良の結果を得られるとは限りません。

補足

• 2024 年 3 月 11 日時点の情報に基づいています。
• 日本語での情報が少ない場合は、英語の情報も参照してください。

PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu のサンプルコード

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力テンソル
x = torch.randn(10, 10)

# celu 関数を適用
y = F.celu(x)

# 出力テンソル
print(y)

celu 関数を用いたニューラルネットワーク

import torch
import torch.nn as nn

class MyNet(nn.Module):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.fc1 = nn.Linear(10, 10)
    self.celu = nn.CELU()
    self.fc2 = nn.Linear(10, 10)

  def forward(self, x):
    x = self.fc1(x)
    x = self.celu(x)
    x = self.fc2(x)
    return x

# モデルの生成
model = MyNet()

# 損失関数とオプティマイザの定義
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 学習
for epoch in range(10):
  # 入力データと正解ラベル
  inputs, labels = ...

  # 順伝播
  outputs = model(inputs)

  # 損失の計算
  loss = criterion(outputs, labels)

  # 逆伝播
  optimizer.zero_grad()
  loss.backward()

  # パラメータの更新
  optimizer.step()

celu 関数のハイパーパラメータ調整

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力テンソル
x = torch.randn(10, 10)

# alpha パラメータの調整
for alpha in [0.1, 0.5, 1.0, 2.0]:
  y = F.celu(x, alpha=alpha)
  print(y)

その他

• celu 関数は、様々なタスクに適用することができます。
• celu 関数の詳細については、PyTorch ドキュメントや論文を参照してください。

補足

• 上記のコードはあくまでもサンプルであり、実際のタスクに合わせて変更する必要があります。

PyTorch NN 関数における torch.nn.functional.celu のその他の方法

import torch
import torch.nn.functional as F

# 入力テンソル
x = torch.randn(10, 10)

# ReLU, SELU, celu 関数を適用
y_relu = F.relu(x)
y_selu = F.selu(x)
y_celu = F.celu(x)

# 出力テンソルの比較
print(y_relu)
print(y_selu)
print(y_celu)

celu 関数の速度比較

import torch
import torch.nn.functional as F
import time

# 入力テンソル
x = torch.randn(10000, 10000)

# ReLU, SELU, celu 関数の速度比較
start = time.time()
y_relu = F.relu(x)
end = time.time()
print("ReLU:", end - start)

start = time.time()
y_selu = F.selu(x)
end = time.time()
print("SELU:", end - start)

start = time.time()
y_celu = F.celu(x)
end = time.time()
print("CELU:", end - start)

celu 関数の応用例

• 画像認識
• 自然言語処理
• 音声認識
• 機械翻訳