「深層学習モデルの可視化方法」

「深層学習モデルの可視化手法」

ディープラーニングモデルは通常非常に複雑です。従来の多くの機械学習モデルが数百のパラメータで済ますことができる一方で、ディープラーニングモデルは数百万または数十億のパラメータを持っています。OpenAIが2023年春にリリースした大規模言語モデルGPT-4は、約2兆のパラメータを持つと噂されています。これらすべてのパラメータ間の相互作用は、人間には理解することができないほど複雑です。

ここで、機械学習の可視化が登場します。ディープラーニングモデル内の構造とデータフローのグラフィカルな表現は、その複雑さを理解しやすくし、意思決定プロセスを洞察しやすくします。適切な可視化手法と体系的なアプローチにより、多くの謎めいたトレーニングの問題やディープラーニングモデルのパフォーマンスの低下は、根本原因に遡ることができます。本記事では、さまざまなディープラーニングの可視化について探求し、その適用範囲について議論します。途中で、多くの実例を共有し、各手法のライブラリや詳細なチュートリアルを指し示します。

ディープラーニングモデルの可視化は、モデルの振る舞いやモデル間の違いを理解し、トレーニングプロセスやパフォーマンスの問題を診断し、モデルの改善と最適化を支援します | 出典

なぜディープラーニングモデルを可視化するのか？

ディープラーニングモデルを可視化することは、さまざまな目的に役立ちます：

可解釈性と説明性： ディープラーニングモデルのパフォーマンスは、時には経験豊富なデータサイエンティストやMLエンジニアでさえも驚くべきものです。可視化は、モデルの構造に立ち入り、トレーニングデータにエンコードされた関係性を学習するために成功する理由を明らかにする方法を提供します。
モデルのトラブルシューティング： ディープラーニングモデルのトレーニングにおいて、モデルが学習しないか特定のサンプルに苦戦する状況に遭遇したことがあると想定してもよいでしょう。これは、モデルのコンポーネントの接続が誤っている場合から最適化器が誤って設定されている場合までの理由によるものです。可視化はトレーニングランを監視し、問題を診断するのに非常に役立ちます。
モデルの最適化：パラメータの少ないモデルは一般的に計算速度が速く、リソース効率がよく、未知のサンプルに対しても堅牢で一般化性が高いです。可視化により、モデルのどの部分が重要であり、どのレイヤーがパフォーマンスに影響を与えずに省略できるかが明らかになります。
概念の理解と教育： ディープラーニングは、主に活性化関数や行列の積など、かなり単純な数学的操作に基づいています。多くの高校生は、ディープラーニングモデルの内部計算をステップバイステップで理解するために必要な数学を全て知っています。しかし、これがどのようにして画像を「理解」し、複数の言語間で流暢に翻訳できるモデルが生まれるのかは明白ではありません。優れた可視化が、ディープラーニングなどの複雑で抽象的な概念を習得するための学生にとって重要であることは教育関係者にとっても秘密ではありません。特にインタラクティブな可視化は、この分野に初めて触れる人々にとって役立つことが証明されています。

ディープラーニングの可視化の例：小さな畳み込みニューラルネットワークCNN、カラフルな線の太さがニューラルパスウェイの重みを示していることに注目してください |出典

ディープラーニングの可視化は従来のMLの可視化と何が異なるのか？

この時点で、ディープラーニングモデルの可視化が従来の機械学習モデルの可視化とどのように異なるのか疑問に思うかもしれません。結局のところ、ディープラーニングモデルはその前身と緊密に関連しているのではないでしょうか？

ディープラーニングモデルは、大量のパラメータと層状の構造を特徴としています。多くの同一のニューロンが互いに積み重ねられた層に組織化されています。各ニューロンは少数の重みと活性化関数で説明されます。活性化関数は通常、モデルの作成者によって選択されます（したがって、所謂ハイパーパラメータと呼ばれます）が、重みはトレーニング中に学習されます。この比較的単純な構造によって、ディープラーニングモデルは現在知られているほとんどすべての機械学習タスクで先例のないパフォーマンスを発揮します。人間の視点から見ると、私たちが払う代償はディープラーニングモデルが従来のMLモデルよりもはるかに大きいということです。

複雑なニューロンネットワークが入力データを処理する方法を理解することは、決定木と比較してはるかに困難です。そのため、深層学習の可視化の主な焦点は、モデル内のデータフローを明らかにし、トレーニング中に構造的に同一の層が何に焦点を当てて学習するかについての洞察を提供することです。

それにも関わらず、私の前回のブログ記事で取り上げた機械学習の可視化技術の多くは、深層学習モデルにも適用されます。例えば、混同行列やROC曲線は、従来の分類モデルと同様に、深層学習分類器を使用する際に役立ちます。

深層学習の可視化を利用すべき人々は誰ですか？

その質問の簡単な答えは：深層学習モデルを使用するすべての人！特に、以下のグループが思い浮かびます：

深層学習の研究者：多くの可視化技術は、既存の深層学習アルゴリズムの改善や特定のモデルが特定の特徴を示す理由を理解するために、学術研究者によって最初に開発されます。
データサイエンティストと機械学習エンジニア：深層学習モデルの作成とトレーニングは容易ではありません。モデルが性能を発揮しない、学習に苦労する、または不審な良い結果を生成する場合、可視化は原因を特定するのに役立ちます。したがって、異なる可視化手法を習得することは、どんな深層学習実践者にとっても貴重な追加です。
深層学習モデルの最終消費者：技術的なバックグラウンドを持つ個人にとって、可視化はAPIやソフトウェアアプリケーションに統合された深層学習ベースのコンポーネントを通じて深層学習モデルを消費する際に価値があります。例えば、FacebookのActiVisは、デプロイされたニューラルネットワークの探索を容易にするために社内エンジニア向けにカスタマイズされたビジュアルアナリティクスシステムです。
教育者と学生：初めてディープニューラルネットワークに出会う人々やそれを教える人々は、モデルコードがどのように複雑な入力データ（画像や音声など）を処理する計算グラフに変換されるのかを理解するのに苦労することがよくあります。可視化により、全体の一体性やモデルがトレーニング中に学んだことが容易に理解できます。

深層学習の可視化の種類

深層学習モデルの可視化にはさまざまなアプローチがあります。どのアプローチが適しているかは、目標によって異なります。例えば、深層学習の研究者はしばしば複雑なアーキテクチャの設計図に没頭し、モデルのパフォーマンスに対する異なる部分の貢献を明らかにします。一方、機械学習エンジニアは、トレーニング中の評価メトリクスのプロットにより興味があります。彼らの目標は、最も優れたパフォーマンスを持つモデルをできるだけ早く提供することです。

この記事では、以下のアプローチについて説明します：

深層学習モデルアーキテクチャの可視化：ニューラルネットワークのノードが層を表し、エッジがニューロン間の接続を表すグラフのような表現です。
アクティベーションヒートマップ：ディープニューラルネットワーク内のアクティベーションを層ごとに可視化し、モデルがどの入力要素に過敏なのかを示します。
フィーチャービジュアライゼーション：ディープニューラルネットワークが入力内で検出できる特徴やパターンを可視化するヒートマップです。
深層フィーチャーファクタリゼーション：トレーニング中に深層学習モデルが学んだ高レベルのコンセプトを明らかにするための高度な手法です。
トレーニングダイナミクスプロット：トレーニングエポック全体でのモデルパフォーマンスのメトリクスを可視化します。
勾配プロット：深層学習モデル内のさまざまな層における損失関数の勾配の表現です。データサイエンティストは、これらのプロットを使用してモデルのトレーニング中に勾配の爆発や消失を検出することがよくあります。
損失のランドスケープ：深層学習モデルの入力空間全体での損失関数の値を3次元表示したものです。
アテンションの可視化：トランスフォーマーモデルのアテンションのヒートマップやグラフのような視覚的な表現です。これは、モデルが入力データの正しい部分に焦点を当てているかどうかを検証するために使用できます。
埋め込みの可視化：多くの自然言語処理やコンピュータビジョンアプリケーションで重要な要素となる埋め込みを、低次元空間での関係や意味的な類似性を明らかにするグラフィカルな表現です。

深層学習モデルアーキテクチャの可視化

ディープニューラルネットワークのアーキテクチャ（ニューロン、レイヤー、それらの間の接続）を可視化することは、多くの目的に役立ちます：

入力から出力までのデータの流れを明らかにします。レイヤー間で渡されるときに取る形状も含まれます。
モデル内のパラメータの数を明確にします。
モデル内でどのコンポーネントが繰り返され、それらがどのようにリンクされているかを確認できます。

ディープラーニングモデルのアーキテクチャを視覚化するためのさまざまな方法があります：

モデルのダイアグラムはモデルの構築ブロックとその相互接続を示します。
フローチャートはデータフローとモデルのダイナミクスを提供します。
層ごとの表現は、ディープラーニングモデルの活性化と層内構造を示し、より複雑です。

これらの視覚化は単なる好奇心だけでなく、ディープラーニングの実践者がモデルを微調整し、問題を診断し、この知識を元にさらに強力なアルゴリズムを作成するための力になります。

大きなディープラーニングフレームワーク用のモデルアーキテクチャの視覚化ユーティリティを見つけることができます。場合によっては、これらはメインパッケージの一部として提供される場合もありますが、他の場合はフレームワークのメンテナーやコミュニティのメンバーによって別々のライブラリとして提供されることもあります。

PyTorchモデルのアーキテクチャをどのように視覚化しますか？

PyTorchを使用している場合、PyTorchVizを使用してモデルアーキテクチャの視覚化を作成することができます。このライブラリはモデルの個々のコンポーネントを視覚化し、それらの間のデータフローを強調表示します。

以下は基本的なコードです：

import torch from torchviz import make_dot # いくつかのサンプル入力データを作成します x = torch.randn(1, 3, 256, 256) # サンプルデータの予測を生成します y = MyPyTorchModel()(x) # モデルアーキテクチャの視覚化を生成します make_dot(y.mean(), params=dict(MyPyTorchModel().named_parameters()), show_attrs=True, show_saved=True).render("MyPyTorchModel_torchviz", format="png")

この記事に添付されたColabノートブックには、完全なPyTorchモデルアーキテクチャの視覚化の例が含まれています。

**PyTorchVizを使用して作成されたPyTorchベースのCNNのアーキテクチャの視覚化** | 出典：著者

PyTorchVizは、モデルアーキテクチャグラフで4つの色を使用します：

青いノードは計算グラフ内のテンソルまたは変数を表します。これらは操作を通じて流れるデータ要素です。
灰色のノードはテンソル上で実行されるPyTorch関数または操作を表します。
緑色のノードはテンソルの勾配または導関数を表します。これらは勾配の逆伝播の流れを計算グラフで示します。
オレンジのノードはトレーニング中に最適化される最終的な損失または目的関数を表します。

Kerasモデルのアーキテクチャをどのように視覚化しますか？

Kerasのディープラーニングモデルのアーキテクチャを視覚化するには、ライブラリの一部として提供されているplot_modelユーティリティ関数を使用することができます：

from tensorflow.keras.utils import plot_model plot_model(my_keras_model, to_file='keras_model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

この記事のColabノートブックには、Kerasアーキテクチャの視覚化のための完全な例を用意しています。

**Kerasベースのニューラルネットワークのモデルアーキテクチャダイアグラム** | 出典：著者

plot_model関数によって生成される出力は非常に理解しやすいです：各ボックスはモデルのレイヤーを表し、その名前、タイプ、および入力および出力の形状を示しています。矢印はレイヤー間のデータの流れを示しています。

ちなみに、KerasはPyTorchVizで生成されるものと似たようなグラフを作成するためのmodel_to_dot関数も提供しています。

アクティベーションヒートマップ

アクティベーションヒートマップは、ディープニューラルネットワークの内部動作の視覚的表現です。層ごとにどのニューロンが活性化されているかを示し、アクティベーションがモデル内をどのように流れるかを見ることができます。

アクティベーションヒートマップは、単一の入力サンプルまたは複数のコレクションに対して生成することができます。後者の場合、通常は平均、中央値、最小値、または最大値のアクティベーションを描写することを選択します。これにより、モデルの出力にほとんど寄与していない可能性のあるネットワークの領域を特定し、パフォーマンスに影響を与えることなく削除できます。

たとえば、コンピュータビジョンモデルを例に取りましょう。アクティベーションヒートマップを生成するには、サンプル画像をモデルに入力し、ディープニューラルネットワーク内の各アクティベーション関数の出力値を記録します。次に、アクティベーション関数の出力に応じて、モデル内のあるレイヤーのヒートマップ可視化を作成することができます。または、内部レイヤーで引き起こされるアクティベーションに基づいて、入力サンプルのピクセルを色分けすることもできます。これにより、特定のレイヤーに到達する入力のどの部分がわかります。

多くの層と数百万のニューロンを持つ典型的なディープラーニングモデルでは、この単純なアプローチでは非常に複雑でノイズの多い視覚化結果が得られます。そのため、ディープラーニングの研究者やデータサイエンティストは、アクティベーションヒートマップをシンプルにするためのさまざまな手法を考案してきました。

しかし、目標は同じです。モデルのどの部分が出力に寄与し、どのような方法で寄与しているのかを明らかにしたいのです。

**MRIデータを分析するCNNのアクティベーションヒートマップの生成** | 出典

たとえば、上記の例では、アクティベーションヒートマップは、MRIスキャンの領域のうちCNNの出力に最も貢献した領域を強調しています。

こうした視覚化は、モデルの出力とともに提供することで、医療専門家が情報を得て意思決定するのに役立ちます。具体的な方法は次のとおりです：

病変検出と異常の識別：ヒートマップは画像中の重要な領域を強調し、病変や異常の識別に役立ちます。
異常の重症度評価：ヒートマップの強度は、病変や異常の重症度と直接関連しています。ヒートマップ上の大きく明るい領域はより重篤な状態を示し、問題の迅速な評価を可能にします。
モデルの誤りの特定： もしMRIスキャンの医学的に重要でない領域（たとえば、頭蓋骨や脳の外部の一部）のモデルのアクティベーションが高い場合、これは誤りの兆候です。医療専門家でなくても、このモデルの出力に信頼がおけないことはすぐにわかります。

PyTorchモデルの視覚化ヒートマップを作成するにはどうすればよいですか？

TorchCamライブラリは、PyTorchモデルのアクティベーションヒートマップを生成するためのいくつかのメソッドを提供しています。

PyTorchモデルのアクティベーションヒートマップを生成するには、次の手順を実行する必要があります：

TorchCamが提供するメソッドのうちの1つをモデルに初期化します。
サンプル入力をモデルに渡し、出力を記録します。
初期化されたTorchCamメソッドを適用します。

from torchcam.methods import SmoothGradCAMpp # スムーズGrad.CAM++エクストラクターの初期化 cam_extractor = SmoothGradCAMpp(my_pytorch_model) # サンプルのモデル出力の計算 out = model(sample_input_tensor.unsqueeze(0)) # クラスアクティベーションマップの生成 cams = cam_extractor(out.squeeze(0).argmax().item(), out)

添付のColabノートブックには、ResNet画像分類モデルを使用した完全なTorchCamアクティベーションヒートマップの例が含まれています。

これらを計算した後、モデル内の各レイヤーのアクティベーションヒートマップをプロットすることができます：

for name, cam in zip(cam_extractor.target_names, cams): plt.imshow(cam.squeeze(0).numpy()) plt.axis('off') plt.title(name) plt.show()

私の実例モデルの場合、出力は非常に役に立たないです：

PyTorchモデルの視覚化ヒートマップの作成 — PyTorchモデル（レイヤー）の視覚化ヒートマップの作成｜作者：出典

元の入力画像をオーバーレイすることで、プロットの価値を大幅に高めることができます。幸運なことに、TorchCamはこの目的のためのoverlay_maskユーティリティ関数を提供しています：

from torchcam.utils import overlay_mask for name, cam in zip(cam_extractor.target_names, cams): result = overlay_mask(to_pil_image(img), to_pil_image(cam.squeeze(0), mode='F'), alpha=0.7) plt.imshow(result) plt.axis('off') plt.title(name) plt.show()

**ResNet18の第4レイヤーの活性化ヒートマップとオリジナルの入力画像のオーバーレイ** ｜作者：出典

上記の例のプロットでわかるように、活性化ヒートマップは、深層学習モデルの内部レイヤーのニューロンにおいて最も活性化した入力画像の領域を示しています。これにより、エンジニアや一般の観客はモデル内で何が起こっているのかを理解するのに役立ちます。

特徴の可視化

特徴の可視化は、ディープニューラルネットワークによって学習された特徴を明らかにします。これは特にコンピュータビジョンにおいて有益であり、ニューラルネットワークが入力画像の抽象的な特徴に反応することを示します。例えば、CNNアーキテクチャのニューロンが対角線や毛皮のようなテクスチャに高い応答性を示すことです。

これはモデルが画像で何を探しているかを理解するのに役立ちます。前のセクションで説明した活性化ヒートマップとは異なり、特徴の可視化は入力画像の領域への一般的な応答を示し、さらにモデルの抽象的なコンセプトへの応答を明らかにすることを試みます。

特徴の可視化を通じて、ディープニューラルネットワークが異なるレイヤーで処理している具体的な特徴に関する貴重な洞察を得ることができます。一般的に、モデルの入力に近いレイヤーはエッジのようなより単純な特徴に応答し、モデルの出力に近いレイヤーではより抽象的な概念を検出します。

このような洞察は内部の動作を理解するだけでなく、モデルのパフォーマンスを微調整して向上させるためのツールとしても役立ちます。正しく活性化されたり一貫して活性化されなかったりする特徴を検査することで、トレーニングプロセスを改善したり、データ品質の問題を特定したりすることができます。

本記事のColabノートブックでは、PyTorch CNNに対して特徴の可視化を生成するための完全なサンプルコードを見つけることができます。ここでは、結果とそこから得られる知見に重点を置きます。

上記のプロットからわかるように、CNNは各レイヤーで異なるパターンや特徴を検出します。モデルの最初の4つのレイヤーに対応する上段をよく見ると、それらのレイヤーが画像のエッジを検出していることがわかります。たとえば、最初の行の2番目と4番目のパネルでは、モデルが犬の鼻や耳を識別していることがわかります。

モデルを通じて活性化が流れるにつれて、モデルが何を検出しているかを把握することはますます困難になります。しかし、より詳しく分析すると、個々のニューロンが犬の耳や目に反応している可能性が高いことがわかるでしょう。

ディープフィーチャーファクタリゼーション

Deep Feature Factorization (DFF)は、畳み込みニューラルネットワークが学習した特徴を分析する方法です。 DFFは、ネットワークの特徴空間内で同じ意味のある概念に属する領域を識別します。これらの領域に異なる色を割り当てることで、モデルが特定した特徴が有意義かどうかを視覚化することができます。

コンピュータビジョンモデルのためのディープフィーチャービジュアライゼーション | ソース

たとえば、上記の例では、モデルが（画像がラブラドールレトリバーを示しているという）結論を出す際に、周囲の草ではなく子犬に基づいていることがわかります。鼻の領域はチャウチャウを指すかもしれませんが、頭部と耳の形状がモデルを「ラブラドールレトリバー」に向かわせます。この意思決定ロジックは、人間がタスクに取り組む方法を模倣しています。

DFFは、PyTorch-gradcamで利用可能であり、詳細なDFFチュートリアルも提供されています。このチュートリアルでは、結果の解釈方法についても説明しています。上記の画像は、このチュートリアルに基づいています。コードを簡略化し、いくつかの追加のコメントを追加しました。PyTorch-gradcamを使用したディープフィーチャーファクタリゼーションについての私の推奨手法は、Colabノートブックで見つけることができます。

トレーニングダイナミクスプロット

トレーニングダイナミクスプロットは、モデルの学習状況を示します。トレーニングの進捗は、損失や精度などのパフォーマンスメトリクスを通じて通常評価されます。これらのメトリクスを視覚化することで、データサイエンティストやディープラーニングの実践者は重要な洞察を得ることができます：

学習の進行：トレーニングダイナミクスプロットは、モデルがどれくらい速くまたは遅く収束するかを示します。急速な収束は過学習を指す可能性があり、不安定な変動は誤った初期化や適切な学習率調整の問題を示すことがあります。
早期終了：損失をプロットすることで、モデルがトレーニングデータに過学習し始めるポイントを特定するのに役立ちます。トレーニングの損失が減少し、バリデーションの損失が上昇する場合、過学習の明確なサインです。過学習が始まるポイントはトレーニングを停止する最適な時期です。

様々なディープラーニングモデルのトレーニングエポックごとの損失のプロット | ソース

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トレーニングの損失、バリデーションのダイス係数（またはF1スコア）、およびバリデーションの損失のneptune.aiでのモデルトレーニング実行

モデルのパフォーマンスを向上させる方法 [元Amazon AI Researcherのベストプラクティス]

グラデーションプロット

モデルのトレーニングの進捗状況（または不足）を理解するには、パフォーマンスメトリクスのプロットだけでは不十分な場合、損失関数の勾配のプロットが役立ちます。

ニューラルネットワークの重みを調整するために、バックプロパゲーションと呼ばれる技術を使用して、ネットワークの重みとバイアスに関する損失関数の勾配を計算します。勾配は損失関数の最も急な増加方向を指す高次元のベクトルです。したがって、その情報を使用して重みとバイアスを反対方向にシフトすることができます。学習率は、重みとバイアスを変更する量を制御します。

勾配が消失すると、重みとバイアスをどの方向にシフトすればよいかわかりませんので、トレーニングは停滞します。勾配が爆発すると、重みとバイアスに大きな変化が生じ、しばしば目標をオーバーシュートし、損失の急激な変動を引き起こします。

neptune.aiのような機械学習の実験トラッカーを使用すると、データサイエンティストやMLエンジニアはトレーニング中の勾配を追跡およびプロットすることができます。

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neptune.aiのディープニューラルネットワークの2つの異なるレイヤーの勾配プロット

勾配消失または勾配爆発は、ディープニューラルネットワークの学習を妨げることがあります。異なるレイヤーの勾配の平均マグニチュードをプロットすることで、勾配が消失（ゼロに近づく）しているか、爆発（非常に大きくなっているか）しているかを明らかにすることができます。勾配が消失すると、重みとバイアスをどの方向にシフトすればよいかわからないため、トレーニングは停滞します。勾配が爆発すると、重みとバイアスに大きな変化が生じ、しばしば目標をオーバーシュートし、損失の急激な変動を引き起こします。

勾配のプロットを使用して、勾配の消失および爆発について詳しく学び、それらを検出する方法については、Katherine Liによるデバッグ、モニタリング、および勾配関連の問題の修正についての詳細なブログ投稿をおすすめします。

グラデーションクリッピングの理解（および勾配爆発の問題を修正する方法）

損失の地形

勾配の大きさだけでなく、損失関数とその勾配を直接視覚化することもできます。これらの視覚化は一般的に「損失の地形」と呼ばれます。

損失の地形を調べることで、データサイエンティストや機械学習の実践者は、最小化される損失関数に向けてモデルの重みとバイアスを最適化アルゴリズムがどのように移動させるかを理解することができます。

上記の図で示されているような理想的な場合では、損失の地形は非常に滑らかです。勾配は表面全体でわずかに変化するだけです。ディープニューラルネットワークは、しばしばスパイクやトレンチといったより複雑な損失の地形を示します。このような場合に、損失関数の最小値に確実に収束するには、Adamなどの強力な最適化方法が必要です。

PyTorchモデルの損失の地形をプロットするには、論文の著者によって提供されたコードを使用することができます。このトピックに関する画期的な論文の背後にあるライブラリを使用したインタラクティブな損失の地形ビジュアライザーもチェックしてみてください。同じコードのTensorFlow移植版もあります。

ロスランドスケープは、深層学習モデルの学習方法だけでなく、見るのにも美しいものです。ハビエル・イデアミは、さまざまなロスランドスケープの芸術的なビデオやインタラクティブなアニメーションを含むロスランドスケーププロジェクトを作成しました。

アテンションの可視化

ここ数年で深層学習を革新したトランスフォーマーモデルは、アテンションメカニズムに基づいています。モデルが入力のどの部分に注目するかを可視化することは、重要な洞察を提供します。

セルフアテンションの解釈: トランスフォーマーは、さまざまなパーツの重要性を評価するためにセルフアテンションメカニズムを利用します。アテンションマップを可視化することで、モデルが注目する部分を把握することができます。
エラーの診断: モデルが関連のない部分に注目すると、予測の誤りを引き起こすことがあります。可視化はそのような問題を検出するのに役立ちます。
文脈情報の探索: トランスフォーマーモデルは、入力シーケンスから文脈情報をキャプチャするのに優れています。アテンションマップは、モデルが入力の要素にわたってアテンションを分配する様子を示し、文脈がどのように構築され、レイヤーを通じて伝播するかを明らかにします。
トランスフォーマーの動作の理解: 異なる段階でのモデルのアテンションとそのフローを可視化することは、トランスフォーマーが入力をどのように処理するかを理解するのに役立ちます。 Jacob GildenblatのExploring Explainability for Vision Transformersでは、FacebookのData-efficient Image Transformer（deit-tiny）をビジュアルな旅に連れて行ってくれます。

アテンションマップの例 — 左の画像は元のものです。右側にはアテンションマップが重ねられています。モデルが最も注意を払っているのは犬です | 出典: 著者

埋め込みの可視化

埋め込みは、意味情報を捉える高次元のベクトルです。現在では、これらは主に深層学習モデルによって生成されます。埋め込みの可視化は、この複雑な高次元データを理解するのに役立ちます。

通常、埋め込みは2次元または3次元の空間に投影され、ポイントで表されます。標準的な手法には、主成分分析、t-SNE、UMAPなどがあります。機械学習の可視化に関する私の記事では、後者の2つを詳しく取り上げています。

したがって、埋め込みの可視化は、埋め込みをクラスターにグループ化することでデータのパターン、類似性、異常を明らかにします。たとえば、上記のメソッドのいずれかで単語埋め込みを可視化すると、意味的に似ている単語が射影空間では近くになることがわかります。

TensorFlowの埋め込みプロジェクターは、標準的なWord2vecコーパスなどの埋め込みの対話型可視化を誰にでも提供します。

どの深層学習の可視化を使用するか

深層学習モデルのライフサイクルは、次の4つの異なるフェーズに分けることができます:

1 プリトレーニング
2 トレーニング中
3 トレーニング後
4 推論

それぞれのフェーズには異なる可視化が必要です。

プリトレーニング時の深層学習モデルの可視化

初期のモデル開発では、適切なモデルのアーキテクチャを見つけることが最も重要なタスクです。

アーキテクチャの可視化により、モデルが情報をどのように処理するかが理解できます。深層学習モデルのアーキテクチャを理解するためには、層やそれらの接続、およびそれらの間のデータフローを可視化できます。

モデル訓練中の深層学習モデルの可視化

訓練フェーズでは、訓練の進捗状況を理解することが重要です。そのためには、訓練のダイナミクスや勾配のプロットが最も役立つ可視化です。

訓練が期待通りの結果を生み出さない場合、特徴量の可視化や詳細なモデルの損失領域の調査が有益な洞察を提供することができます。もしトランスフォーマーベースのモデルを訓練している場合は、注意や埋め込みの可視化が正しい方向へ導くことができます。

訓練後の深層学習モデルの可視化

モデルが完全に訓練された後、可視化の主な目的は、モデルがデータを処理して出力を生成する方法に洞察を提供することです。

活性化ヒートマップは、モデルが最も重要と見なす入力の部分を明らかにします。特徴量の可視化では、モデルが訓練中に学習した特徴を明らかにし、異なる層の入力データのパターンを理解するのに役立ちます。ディープフィーチャーファクタリゼーションは、同じ概念に関連する入力空間の領域を可視化する一歩先に進んでいます。

トランスフォーマーを使用している場合は、注意や埋め込みの可視化がモデルが最も重要な入力要素に焦点を当て、意味のある概念を捉えるようになっていることを検証するのに役立ちます。

推論

推論時には、モデルが誤った結果となったケースの監視とデバッグに可視化が役立ちます。

使用する方法は、訓練後のフェーズで使用するものと同じですが、目標は異なります。モデル全体を理解するのではなく、モデルが個々の入力インスタンスをどのように処理するかに興味があります。

結論

深層学習モデルを可視化するためのさまざまな方法を紹介しました。まずは、なぜ最初に可視化が必要なのかについて考え、その後、実践的な例を伴ったいくつかの技術について調べました。最後に、異なる深層学習可視化手法がどのモデルライフサイクルで最も有益な洞察を提供するかについて議論しました。

この記事を楽しんでいただき、現在の深層学習プロジェクトでどの可視化手法を探索するかについてのアイデアを持っていただければ幸いです。私のColabノートブックには、可視化の例が出発点となるかもしれません。お気軽にコピーして必要に応じて適応してください。

FAQ

深層学習モデルの可視化は、複雑なニューラルネットワークをグラフィカルな表現を通じて理解しやすくするための手法やアプローチです。深層学習モデルは、何百万ものパラメータで記述される多数の層から構成されています。モデルの可視化は、この複雑さを人間が理解できる視覚言語に変換します。

深層学習モデルの可視化は、モデルの性能が時間とともにどのように変化するかを把握するために曲線をプロットするだけである場合もあれば、異なる層が出力に寄与する方法を理解するために三次元ヒートマップを生成するなど、より詳細で洗練された手法になる場合もあります。
深層学習モデルのアーキテクチャを可視化する一般的な手法の1つは、そのコンポーネント間の接続とデータフローを説明するグラフです。

PyTorchモデルのアーキテクチャ可視化には、PyTorchVizライブラリを使用することができます。TensorFlowやKerasを使用している場合は、統合されたモデル描画ユ

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