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
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