ELU vs Leaky ReLU vs SELU vs GELU:ニューラルネットワーク活性化関数の比較
PyTorchのニューラルネットワークにおけるtorch.nn.ELU
ELUとは?
ELUの式は以下の通りです。
ELU(x) = {
x : x > 0
α * (exp(x) - 1) : x <= 0
}
ここで、αはハイパーパラメータで、デフォルト値は1.0です。
ELUの利点
ELUには、以下の利点があります。
- ReLUよりも滑らかな勾配を持つため、勾配消失問題が発生しにくくなります。
- 負の入力値に対して、ReLUよりも情報量を保持することができます。
- ReLUと同様に、高速に計算することができます。
ELUの欠点
ELUには、以下の欠点があります。
- ReLUよりも計算コストが高いです。
- 出力値が常に正になるわけではないため、バイアス項が必要になる場合があります。
PyTorchでは、torch.nn.ELU
モジュールを使用して、ELU関数をニューラルネットワークに組み込むことができます。
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.elu = torch.nn.ELU()
def forward(self, x):
return self.elu(x)
model = MyModel()
# 入力
x = torch.randn(10, 10)
# 出力
y = model(x)
print(y)
ELUは、ReLUよりも滑らかな勾配を持つ活性化関数です。 PyTorchでは、torch.nn.ELU
モジュールを使用して、ELU関数をニューラルネットワークに組み込むことができます。
PyTorchにおけるtorch.nn.ELUのサンプルコード
単純な例
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.elu = torch.nn.ELU()
def forward(self, x):
return self.elu(x)
model = MyModel()
# 入力
x = torch.randn(10, 10)
# 出力
y = model(x)
print(y)
画像分類
import torch
from torchvision import datasets, transforms
# データセットの読み込み
train_dataset = datasets.MNIST(
root=".",
train=True,
download=True,
transform=transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])
)
# データローダーの作成
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset,
batch_size=64,
shuffle=True
)
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.elu1 = torch.nn.ELU()
self.conv2 = torch.nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.elu2 = torch.nn.ELU()
self.fc1 = torch.nn.Linear(64 * 4 * 4, 10)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.elu1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.elu2(x)
x = x.view(-1, 64 * 4 * 4)
x = self.fc1(x)
return x
# モデルの生成
model = MyModel()
# 損失関数の定義
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# オプティマイザの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 学習
for epoch in range(10):
for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
# 順伝播
outputs = model(images)
# 損失の計算
loss = criterion(outputs, labels)
# オプティマイザによるパラメータ更新
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 10イテレーションごとに損失を出力
if i % 10 == 0:
print(f"Epoch: {epoch + 1}/{10}, Iteration: {i + 1}/{len(train_loader)}, Loss: {loss.item()}")
自然言語処理
import torch
from torchtext import data
# データセットの読み込み
train_dataset, test_dataset = data.IMDB.splits(root=".")
# データローダーの作成
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset,
batch_size=64,
shuffle=True
)
# モデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.embedding = torch.nn.Embedding(len(train_dataset.vocab), 100)
self.lstm = torch.nn.LSTM(100, 128)
self.elu
PyTorchにおけるtorch.nn.ELUのその他の方法
Leaky ReLU
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(0.1)
def forward(self, x):
return self.leaky_relu(x)
SELU (Scaled Exponential Linear Unit) は、ELUを改良した活性化関数です。ELUよりも出力値の分布が安定しており、学習がより安定しやすくなります。
import torch
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.selu = torch.nn.SELU()
def forward(self, x):
return self.selu(x)
GELU (Gaussian Error Linear Unit) は、
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