Adam

深層学習の収束を加速するAdam最適化アルゴリズムの全体像

ニューラルネットワークの学習とは、誤差を最小化するパラメータを探す果てしない計算の旅である。ここで最適化アルゴリズムが機能しないと、モデルは永遠に迷子になる。

Adamは、このパラメータ探索において現在最もデフォルトで使われる手法。

なぜ標準になったのか。

設定をいじらなくても、とりあえず動くからである。

現場のエンジニアにとって、学習率のチューニングに何日も溶かすわけにはいかない。Adamを指定しておけば、大抵のケースでそこそこの速度で学習が進む。この手軽さが、多くのプロジェクトで採用される最大の理由だろう。

過去の学習履歴と勾配の大きさを組み合わせる独自の計算メカニズム

MomentumとRMSProp。この2つの既存手法の長所を掛け合わせたのがAdamの正体である。

過去の勾配の移動平均を保持しつつ、直近の勾配の二乗の移動平均も計算する。数式を並べても実務では意味がないので省くが、要するに過去の勢いを殺さずに、パラメータごとに学習率を動的に変えている。

急な坂は勢いよく下り、平坦な道では慎重に歩幅を狭める。

この賢い振る舞いのおかげで、局所解に陥りにくく、学習が停滞しにくい。ただ、この「いいとこ取り」のメカニズムが、あらゆるデータセットに対して常に正解とは限らないのが悩ましい。

製造や物流の現場における活用領域と代表的なAI開発フレームワーク

TensorFlowやPyTorch、Kerasといった主要なフレームワークには、Adamが標準で組み込まれている。

例えば物流倉庫の需要予測モデルや、製造ラインの不良品検知を行う画像認識モデルを組むとする。最初のコードを書くとき、オプティマイザには息をするようにAdamを指定する。それが今の現場のリアルである。

自然言語処理の巨大なモデルを回す際にも、まずはAdamで様子を見る。

だが、デフォルト設定に頼り切る開発体制で本当に良いのか。フレームワークの裏側で何が起きているかを知らないまま、ブラックボックスとして扱っているエンジニアは意外と多い。

導入時に知っておくべき学習速度と過学習のリスク

Adamの強みは収束の速さである。しかし、速いがゆえの落とし穴が現場には口を開けて待っている。

訓練データに過剰に適合してしまう過学習のリスクである。

テストデータに対する汎化性能を測ると、実は古い手法であるSGDの方が最終的な精度が高くなるケースが少なくない。Adamはハイパーパラメータの初期設定に寛容だが、終盤の微調整フェーズに入ると、最適解の周りをウロウロと振動してしまい、ピタッと止まれないことがある。

速さを取るか、最後の1%の精度を絞り出すか。

プロジェクトのフェーズや要求される精度によって、ここで判断が分かれる。

自社のAIプロジェクトで採用を決定するための評価基準

PoCの段階において、Adamを選ぶ理由は明確である。計算リソースとエンジニアの時間を節約し、費用対効果を最大化できる。

しかし、本番環境で運用する経理部門の異常検知モデルで、精度が頭打ちになったらどうするか。

その時はAdamを捨てて、SGDに切り替えて学習率のスケジューリングを職人芸で調整する泥臭い作業が待っている。最初から最後までAdamで逃げ切れるほど、実運用は甘くない。

銀の弾丸はない。アルゴリズムの特性を理解し、いつ乗り換えるかのタイミングを計る泥臭さこそが実務のリアルである。