AIBR プレミアム
拓海先生、最近、部下からニューラルネットの学習がうまくいかないと聞きました。活性化関数の話で現場が止まっていると。要は学習が進まないと。
素晴らしい着眼点ですね！活性化関数（activation function・活性化関数）はネットワークのスイッチのようなものですよ。学習が進まない理由を一緒に分解して考えていけるんです。
なるほど。具体的にはどのスイッチが問題になることが多いんですか。現場はRNNというのを使っていて、そこでよく止まると言っていました。
まず用語整理しますね。Recurrent Neural Network（RNN・再帰型ニューラルネットワーク）は時系列を扱うモデルです。RNNではtanhやsigmoidといった活性化関数が飽和してしまうと勾配が消える問題が出やすいんです。
飽和すると勾配が消える、ですか。現場の人は確かに「学習信号が来ない」と言っていましたが、それが原因ということですか。
その通りです。ただ単純に「悪い」わけではないですよ。tanhやsigmoidには固定点があって、そこで反応が止まりやすいんです。問題の対処法として、この論文は飽和領域にノイズを入れるアイデアを示しています。
これって要するに、行き詰まったスイッチにちょっとだけ刺激を与えて動かす、ということですか？
まさにそのイメージです。ポイントは三つあります。第一に、ノイズを飽和している部分だけに入れるので線形領域の学習は邪魔しない。第二に、学習中はノイズで探索を促進し、テスト時はノイズを外して安定動作に戻せる。第三に、既存コードへの差し替えだけで効果が出る場合がある、という点です。
投資対効果の話をしたいのですが、実務に入れるとしたら工数やリスクはどの程度ですか。既存の学習コードにポンと入れて終わりと言えるんでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つで整理しますね。導入工数は小さい場合が多い。リスクは学習の不安定化だが、それはノイズの大きさを調整することで管理できる。効果はタスク次第だが、飽和に悩むモデルでは明確に効くことが多いのです。
なるほど、テスト時にはノイズを外す、と。最後に私の理解を整理します。飽和で止まる単位に学習時だけランダムな刺激を入れて探索させ、学習後は期待値で決定して安定動作に戻す、ということですね。
その通りですよ。良い整理です。実務ではまず小さなモデルで試し、ノイズのスケールを調整してから本番モデルに展開するのが現実的です。やってみましょうね。
