LISHTの活性化関数

1. LISHT活性化関数の概要

1.1 LISHT活性化関数とは

LISHT活性化関数とはLinearly Scaled Hyperbolic Tangent の略称です。ReLUとSwishは、大きな負の入力値を利用できず、勾配消失問題に悩まされる可能性があります。LiSHT活性化関数は、非線形双曲線タンジェント（Tanh）関数を線形関数でスケーリングし、勾配消失問題を解決します。

論文より、分類実験は、ベンチマークIris、MNIST、CIFAR10、CIFAR100、およびtwitter140データセットに対して実行され、より高速な収束とより高いパフォーマンスの結果になりました。多層パーセプトロン（MLP）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、および長短期記憶（LSTM）のようなリカレントニューラルネットワークを含む3つの異なるタイプのニューラルネットワークで、優れたパフォーマンスの向上が見られます。

LISHTの論文：LiSHT: Non-Parameteric Linearly Scaled Hyperbolic Tangent Activation Function for Neural Networks

https://arxiv.org/pdf/1901.05894.pdf

TensorFlowの資料：

https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/activations/lisht?hl=ja

2. 実験

データセット：CIFAR-10 は、32×32 のカラー画像からなるデータセットで、その名の通り10クラスあります。全体画像数は60000件となり、そのうち50000件が訓練用データ、残り10000件がテスト用データに分けます。

モデル：LISHTの活性化関数のモデル vs Reluの活性化関数のモデル

モデル評価：Accuracy

2.1 ライブラリインポート

ライブラリのインストール

!pip install tensorflow-addons

import tensorflow as tf

import tensorflow_addons as tfa

from keras.datasets import cifar10

import matplotlib.pyplot as plt

2.2 データ読み込み

Tensorflowのデータセットを読み込みます。

# Splite train and test data

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()

# setting class names

class_names=[‘airplane’, ‘automobile’ ,’bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’]

データを確認します。

c # show sample image

def show_img (img_no):

plt.imshow(X_train[img_no])

plt.grid(False)

plt.xticks([])

plt.yticks([])

plt.xlabel(“Label: ” + str(y_train[img_no][0])+ ” ” + class_names[y_train[img_no][0]])

plt.show()

show_img(1)

2.3 データ加工

データを正規化します。

# Normalize

X_train=X_train/255.0

X_test=X_test/255.0

print(‘X_train shape:’, X_train.shape)

print(‘X_test shape:’, X_test.shape)

X_train shape: (50000, 32, 32, 3)

X_test shape: (10000, 32, 32, 3)

2.4 LISHTの活性化関数を作成

活性化関数のモデルを作成

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense

model = Sequential()

model.add(Conv2D(filters=32,

kernel_size=(3, 3),

activation=tfa.activations.lisht,

input_shape=(32, 32, 3)))

model.add(MaxPool2D())

model.add(Conv2D(filters=64,

kernel_size=(3, 3),

activation=tfa.activations.lisht))

model.add(MaxPool2D())

model.add(Flatten())

model.add(Dense(10, activation=’softmax’))

model.compile(optimizer=’adam’,

loss=’categorical_crossentropy’,

metrics=[‘accuracy’])

print(model.summary())

Model: “sequential_1”

_________________________________________________________________

Layer (type) Output Shape Param #

=================================================================

conv2d (Conv2D) (None, 30, 30, 32) 896

_________________________________________________________________

max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 15, 15, 32) 0

_________________________________________________________________

conv2d_1 (Conv2D) (None, 13, 13, 64) 18496

_________________________________________________________________

max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 6, 6, 64) 0

_________________________________________________________________

flatten (Flatten) (None, 2304) 0

_________________________________________________________________

dense (Dense) (None, 10) 23050

=================================================================

Total params: 42,442

Trainable params: 42,442

Non-trainable params: 0

_________________________________________________________________

None

モデルを学習します。

model.compile(optimizer=’adam’,

loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),

metrics=[‘accuracy’])

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=100,

epochs=50, verbose=1,

validation_data=(X_test, y_test))

Epoch 1/50

500/500 [==============================] – 46s 7ms/step – loss: 2.0359 – accuracy: 0.2583 – val_loss: 1.6034 – val_accuracy: 0.4351 …

Epoch 50/50

500/500 [==============================] – 3s 6ms/step – loss: 0.8768 – accuracy: 0.6937 – val_loss: 1.2110 – val_accuracy: 0.5865

モデル評価

# plotting the metrics

plt.plot(history.history[‘accuracy’])

plt.plot(history.history[‘val_accuracy’])

plt.title(‘model accuracy’)

plt.ylabel(‘accuracy’)

plt.xlabel(‘epoch’)

plt.title(“‘CNN: activation=’LISHT'”)

plt.legend([‘train’, ‘test’], loc=’lower right’)

plt.show()

from sklearn.metrics import accuracy_score

import numpy as np

y_pred_p = model.predict(X_test)

y_pred = np.argmax(y_pred_p,axis=1)

acc_score = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(‘Accuracy on test dataset:’, acc_score)

Accuracy on test dataset: 0.6718

2.5 Reluの活性化関数を作成

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Flatten, Dense

model2 = Sequential()

model2.add(Conv2D(filters=32,

kernel_size=(3, 3),

activation=’relu’,

input_shape=(32, 32, 3)))

model2.add(MaxPool2D())

model2.add(Conv2D(filters=64,

kernel_size=(3, 3),

activation=’relu’))

model2.add(MaxPool2D())

model2.add(Flatten())

model2.add(Dense(10, activation=’softmax’))

model2.compile(optimizer=’adam’,

loss=’categorical_crossentropy’,

metrics=[‘accuracy’])

print(model2.summary())

Model: “sequential_1”

_________________________________________________________________

Layer (type) Output Shape Param #

=================================================================

conv2d_2 (Conv2D) (None, 30, 30, 32) 896

_________________________________________________________________

max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 15, 15, 32) 0

_________________________________________________________________

conv2d_3 (Conv2D) (None, 13, 13, 64) 18496

_________________________________________________________________

max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 6, 6, 64) 0

_________________________________________________________________

flatten_1 (Flatten) (None, 2304) 0

_________________________________________________________________

dense_1 (Dense) (None, 10) 23050

=================================================================

Total params: 42,442

Trainable params: 42,442

Non-trainable params: 0

_________________________________________________________________

None

モデルを学習します。

model2.compile(optimizer=’adam’,

loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),

metrics=[‘accuracy’])

history2 = model2.fit(X_train, y_train, batch_size=100,

epochs=50, verbose=1,

validation_data=(X_test, y_test))

Epoch 1/50

500/500 [==============================] – 3s 6ms/step – loss: 1.8103 – accuracy: 0.3455 – val_loss: 1.3376 – val_accuracy: 0.5236

…

Epoch 50/50

500/500 [==============================] – 3s 5ms/step – loss: 0.4076 – accuracy: 0.8583 – val_loss: 1.1002 – val_accuracy: 0.6913

# plotting the metrics

plt.plot(history2.history[‘accuracy’])

plt.plot(history2.history[‘val_accuracy’])

plt.title(‘model accuracy’)

plt.ylabel(‘accuracy’)

plt.xlabel(‘epoch’)

plt.title(“‘CNN: activation=’RELU'”)

plt.legend([‘train’, ‘test’], loc=’lower right’)

plt.show()

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = model2.predict_classes(X_test)

acc_score = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(‘Accuracy on test dataset:’, acc_score)

Accuracy on test dataset: 0.6913

2.6 まとめ

CIFAR-10のデータセットで、LISHTの活性化関数のモデルと ReLUの活性化関数のモデルを作成しました。RELU に対して、LISHTの精度がちょっと低い結果となりました。

担当者：HM

香川県高松市出身　データ分析にて、博士（理学）を取得後、自動車メーカー会社にてデータ分析に関わる。その後コンサルティングファームでデータ分析プロジェクトを歴任後独立　気が付けばデータ分析プロジェクトだけで５０以上担当

理化学研究所にて研究員を拝命中　応用数理学会所属

目次

1. LISHT活性化関数の概要

1.1 LISHT活性化関数とは

2. 実験

2.1 ライブラリインポート

2.3 データ加工

2.4 LISHTの活性化関数を作成

2.5 Reluの活性化関数を作成

2.6 まとめ