KerasのEmbeddingレイヤーを使ってPythonでレイヤーを共有する方法

Kerasとは

Kerasは、ONEIROS（Open ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System）プロジェクトの研究の一環として開発された、Python製のディープラーニングAPIです。機械学習の問題を効率的に解決するための高水準インターフェースを備えており、TensorFlowフレームワークの上で動作します。迅速な実験を支援するために設計されており、機械学習ソリューションの開発とカプセル化に不可欠な抽象化機能や構成要素を提供します。

Kerasは高いスケーラビリティとクロスプラットフォーム性を持ち、TPUやGPUクラスタ上で実行できるだけでなく、Webブラウザやモバイルデバイス向けにモデルをエクスポートすることも可能です。

KerasはTensorFlowパッケージにすでに含まれており、以下のコードで利用できます。

import tensorflow
from tensorflow import keras

Functional APIによるレイヤーの共有

KerasのFunctional APIを使うと、Sequential APIで作成したモデルよりも柔軟なモデルを構築できます。非線形トポロジーを持つモデルや、複数の入出力を持つモデルに対応でき、レイヤーの共有も可能です。ディープラーニングモデルは通常、複数のレイヤーを含む有向非巡回グラフ（DAG）であり、Functional APIを使うことでこのグラフを構築できます。

以下のコードはGoogle Colaboratoryで実行しています。Google Colabはブラウザ上でPythonコードを実行できる環境で、事前設定が不要であり、GPUへの無料アクセスも提供されます。Jupyter Notebookをベースに構築されています。

コード例：Embeddingレイヤーの共有

print("2000個の一意な単語を128次元ベクトルへマッピングするEmbedding")
shared_embedding = layers.Embedding(2000, 128)
print("可変長の整数シーケンス")
text_input_a = keras.Input(shape=(None,), dtype="int32")
print("可変長の整数シーケンス")
text_input_b = keras.Input(shape=(None,), dtype="int32")
print("同じレイヤーを再利用して両方の入力をエンコード")
encoded_input_a = shared_embedding(text_input_a)
encoded_input_b = shared_embedding(text_input_b)

コード引用元： https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional

出力結果

2000個の一意な単語を128次元ベクトルへマッピングするEmbedding
可変長の整数シーケンス
可変長の整数シーケンス
同じレイヤーを再利用して両方の入力をエンコード

解説

• Functional APIのモデルでは、レイヤーを共有して使用できます。

• 共有されるレイヤーはインスタンスであり、同一モデル内で何度でも再利用可能です。

• これらのレイヤーは、グラフ内の複数のパスに対応する特徴を学習します。

• 共有レイヤーは、類似した語彙を持つテキストの異なる部分からの入力をエンコードする際にも活用されます。

• これにより、異なる入力間での情報共有が可能になります。

• その結果、より少ないデータ量でモデルを訓練できます。

• 上記のコードでは、「Embedding」レイヤーが2つの異なるテキスト間で共有されています。