シャッフル
読み: シャッフル
シャッフルとはAI学習の前処理
シャッフルとは、機械学習モデルの訓練時にデータセットの順序をランダムに並び替える前処理手法。モデルがデータの並び順という無関係なパターンを記憶し、未知のデータに対する予測精度が低下するのを防ぐ目的で行われる。
かんたんに言うと
単語帳を最初から順番にめくって暗記すると、前の単語がヒントになって次の単語を思い出してしまう。ページをランダムにめくることで本当の記憶力を鍛えるのと同じである。
データの並び順がAIモデルの精度を壊すメカニズムとシャッフルの役割
機械学習のモデルは、与えられたデータを順番に舐めていく。もしデータが特定の規則で並んでいたらどうなるか。
例えば、前半に正常データ、後半に異常データが固まっているデータセットをそのまま食わせる。モデルは前半で全部正常だと思い込み、後半に入ると慌てて全部異常だと重みを修正する。結果として、どちらの特徴も中途半端にしか捉えられない。
ディープラーニングにおいて、このバイアスは致命傷になる。
だからシャッフルする。データをかき混ぜて、モデルが局所的な偏りに引っ張られないようにする。ただ並び替えるだけの単純な処理だが、これを忘れるとどれだけ立派なニューラルネットワークを組んでもゴミしか出力されない。現場では意外とこの一行のコードを書き忘れて、数日間の学習時間をドブに捨てる新人が後を絶たない。
データ順序の偏りを排除するアルゴリズムの仕組み
学習サイクルであるエポックごとに、データをランダム化する。
具体的には、データ全体をミニバッチと呼ばれる小分けのグループに分割し、そのバッチごとに勾配降下法でパラメータを更新していく。このとき、エポックのたびにシャッフルをかけないと、毎度同じミニバッチの組み合わせで学習が進む。モデルはこのデータの次はこれというカンニングペーパーを作ってしまうのである。
毎回違う組み合わせでバッチを作ることで、モデルに特定のパターンを丸暗記させない。
ただ、乱数のシード値を固定するかどうかは悩ましい。再現性を担保するためにシードを固定するのが定石だが、実運用に入ってからなぜか特定のシード値でだけ精度が高かったという過学習の亜種に気づくこともある。
製造業の不良品検知や物流予測での活用事例と実装ツール
製造ラインの画像認識で不良品を弾くモデルを作る場合を考えてみよう。
カメラから送られてくる画像は、大半が良品で、たまに不良品が混ざる。これをそのままTensorFlowやPyTorchに流し込むと、モデルはとりあえず良品と答えておけば正解率99%になると学習してしまう。Pandasでデータを読み込んだ直後に、良品と不良品のデータを均等に混ぜ合わせるシャッフル処理を挟む。
物流の配送ルート最適化でも同じである。特定のエリアのデータばかり連続して学習させると、他のエリアの地理的特性を忘れてしまう。
PyTorchならDataLoaderのshuffle引数をTrueにするだけである。TensorFlowならtf.data.Dataset.shuffleを使う。たったこれだけの記述で済むが、バッファサイズの設定を間違えるとメモリが吹き飛ぶ。
過学習を防ぐメリットと計算コスト増加のトレードオフ
シャッフル最大の恩恵は汎化性能の向上である。未知のデータに対する対応力が格段に上がる。
しかし、タダではない。
大規模なデータセットを扱う場合、シャッフル処理そのものが重いになる。数テラバイトのデータを毎回メモリ上でかき混ぜるのは物理的に不可能である。ストレージへのランダムアクセスが発生し、GPUが遊んでしまう時間が生まれる。
ここでエンジニアの腕が試される。
完全なシャッフルを諦め、一定のバッファサイズ内だけで局所的にシャッフルする妥協案を選ぶか。それともデータの前処理段階で複数パターンのシャッフル済みファイルを作っておくか。プロジェクトの予算とインフラ環境によって判断が分かれる。
自社保有データの性質に応じた適用基準
何でもかんでもシャッフルすればいいわけではない。
経理部門の売上予測や、人事部門の退職者予測など、時間に依存する時系列データを扱う場合は話が別である。過去から未来への流れそのものに意味があるデータでシャッフルをかけると、未来のデータを使って過去を予測するというタイムトラベルが起きてしまう。
時系列データでは、シャッフルせずに交差検証のやり方を工夫するしかない。
自社のデータが独立同分布の前提を満たしているか。ここを見誤ると、テスト環境では完璧な精度を出したモデルが、本番環境で使い物にならないという惨劇を招く。データの中身を見ずに、ライブラリのデフォルト設定を盲信するのは危険である。
当社の見解
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