機械学習のココロ（Vol.61掲載）

著者：石井 一夫

今回はディープラーニングのバリエーションとして、画像認識によく用いられる「CNN」（Convolutional Neural Network）と、自然言語処理によく用いられる「RNN」（Recurrent Neural Network）について紹介します。

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図3　サンプルコードのCNN 定義部分（抜粋）

def cnn_model_fn(features, labels, mode):
    """Model function for CNN."""
    # Input Layer
    input_layer = tf.reshape(features["x"], [-1, 28, 28, 1])

    # Convolutional Layer #1
    conv1 = tf.layers.conv2d(
        inputs=input_layer,
        filters=32,
        kernel_size=[5, 5],
        padding="same",
        activation=tf.nn.relu)

    # Pooling Layer #1
    pool1 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1, pool_size=[2, 2], strides=2)

    # Convolutional Layer #2 and Pooling Layer #2
    conv2 = tf.layers.conv2d(
        inputs=pool1,
        filters=64,
        kernel_size=[5, 5],
        padding="same",
        activation=tf.nn.relu)
    pool2 = tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2, pool_size=[2, 2], strides=2)

    # Dense Layer
    pool2_flat = tf.reshape(pool2, [-1, 7 * 7 * 64])
    dense = tf.layers.dense(inputs=pool2_flat, units=1024, 
    activation=tf.nn.relu)
    dropout = tf.layers.dropout(
    inputs=dense, rate=0.4, training=mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN)

    # Logits Layer
    logits = tf.layers.dense(inputs=dropout, units=10)
（略）

図7　サンプルコードのRNN 定義部分

def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
    model = tf.keras.Sequential([
         tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
                                   batch_input_shape=[batch_size, None]),
         rnn(rnn_units,
                  return_sequences=True,
                  recurrent_initializer='glorot_uniform',
                  stateful=True),
         tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
     ])
     return model