無限不可能性ドライブ

『ニューラルネットワーク自作入門』に刺激されてExcelVBAでニューラルネットワークを作ってみたものの、やっぱり数学やらなきゃと思い少しずつやってきたのもあって、自分の知識の整理とかそういった感じです。

【数式編】(逆伝播)2つめの隠れ層の重みとバイアスを更新する 1-(1)

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隠れ層の重みの更新式

今回から、隠れ層の重みとバイアスの更新式についてみていきます。
今回は、2層目の隠れ層の1つめのユニット ユニットh21 の重み  w_{11}^3 についてみていきましょう。
隠れ層でも重みの更新式は以下のようにあらわすことができます。


 \displaystyle w_{11}^3 ← w_{11}^3 - \eta \nabla E

 \displaystyle \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{11}^3} = \frac{\partial E}{\partial u_1^3} \frac{\partial u_1^3}{\partial w_{11}^3}

連鎖率(チェインルール)

 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^3} を求めるにあたっては注意が必要です。

損失関数の計算式を再掲してみましょう。


 \displaystyle E =  -\sum_{k=1}^3 t_k \log z_k^4 = -(t_1 \log z_1^4 + t_2 \log z_2^4 + t_3 \log z_3^4 )


上のニューラルネットワークの図からもわかるように、 z_1^4, z_2^4, z_3^4 を求めるにあたっては、
それぞれで、 u_1^3 の値が計算に利用されています。
損失関数を  u_1^3偏微分するには、それら  u_1^3 が影響を及ぼした値も考慮する必要があります。

よって  \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^3} を求める式は、連鎖率によって次のようになります。


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial E}{\partial u_1^3} &= \frac{\partial E}{\partial z_1^4} \frac{\partial z_1^4}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} \\
\\
&+ \frac{\partial E}{\partial z_2^4} \frac{\partial z_2^4}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} \\
\\
&+ \frac{\partial E}{\partial z_3^4} \frac{\partial z_3^4}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3}
\end{align}


かなり複雑な式になりましたが、ひとつひとつみていけばそれほど難しくないことがわかります。

1つめのかたまり

まずは1つめのかたまりについて見ていきましょう。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_1^4} \frac{\partial z_1^4}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3}


の部分です。
左から第1項め、第2項め、第3項め、第4項めとします。

・第1項めと第2項めについて

第1項めと第2項めをまとめます。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_1^4} \frac{\partial z_1^4}{\partial u_1^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4}


実は、 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^4} は出力層の逆伝播で求めていて、


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_1^4} \frac{\partial z_1^4}{\partial u_1^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} = z_1^4 - t_1


となっています。

・第3項めについて

第3項めは  \displaystyle \frac{\partial u_1^4}{\partial z_1^3} です。
 u_1^4 は出力層の順伝播で求めているように以下の式になります。


\displaystyle u_1^4 = w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4


よって


 \displaystyle \frac{\partial u_1^4}{\partial z_1^3} = w_{11}^4


・第4項めについて

第4項めは  \displaystyle \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} ですが、 z_1^3 は次のように求めています。


 \displaystyle z_1^3 = ReLU(u_1^3)


 ReLU の計算は  max(x, 0) で行われるので、次のように表されます。


\displaystyle
ReLU(x) =
\left \{ \begin{array}{ll}
 x & (x \geq 0) \\
 0 & (x \lt 0)
 \end{array} \right.


 ReLU は数学的には微分不可能ですが、微分については次のように定義されています。


\displaystyle
ReLU'(x) =
\left \{ \begin{array}{ll}
 1 & (x \geq 0) \\
 0 & (x \lt 0)
 \end{array} \right.


 ReLU のグラフを見るとわかりますが、負の値~0 までは傾き 0、それ以上で傾き 1 の直線となっているので、上記の定義となっていると思われます。

f:id:celaeno42:20180923235613p:plain:w400

以上を念頭に


 \displaystyle \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} = ReLU'(u_1^3)


としておきます。

・まとめ1

ひととおり必要な部品が揃ったのでつなげてみましょう。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_1^4} \frac{\partial z_1^4}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} = (z_1^4 - t_1) \times w_{11}^4 \times ReLU'(u_1^3)

2つめのかたまり

今回はこの部分です。
1つめのかたまり同様に進めていきましょう。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_2^4} \frac{\partial z_2^4}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3}


・第1項めと第2項めについて

第1項めと第2項めをまとめます。
これもすでに出力層の逆伝播で求めています。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_2^4} \frac{\partial z_2^4}{\partial u_2^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} = z_2^4 - t_2


・第3項めについて

第3項めは  \displaystyle \frac{\partial u_2^4}{\partial z_1^3} です。
 u_1^4 は出力層の順伝播で求めているように以下の式になります。


\displaystyle u_2^4 = w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4


よって


 \displaystyle \frac{\partial u_2^4}{\partial z_1^3} = w_{21}^4


・第4項めについて

第4項めはまったく同じです。


 \displaystyle \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} = ReLU'(u_1^3)


・まとめ2

ひととおり必要な部品が揃ったのでつなげてみましょう。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_2^4} \frac{\partial z_2^4}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} = (z_2^4 - t_2) \times w_{21}^4 \times ReLU'(u_1^3)


3つめのかたまり

最後のかたまりです。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_3^4} \frac{\partial z_3^4}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3}


・第1項めと第2項めについて


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_3^4} \frac{\partial z_3^4}{\partial u_3^4} = \frac{\partial E}{\partial u_3^4} = z_3^4 - t_3


・第3項めについて


\displaystyle u_3^4 = w_{31}^4 z_1^3 + w_{32}^4 z_2^3 + w_{33}^4 z_3^3 + w_{34}^4 z_4^3 + b_3^4


なので


 \displaystyle \frac{\partial u_3^4}{\partial z_1^3} = w_{31}^4


・第4項めについて

第4項めはまったく同じです。


 \displaystyle \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} = ReLU'(u_1^3)


・まとめ3

ひととおり必要な部品が揃ったのでつなげてみましょう。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial z_3^4} \frac{\partial z_3^4}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} = (z_3^4 - t_3) \times w_{31}^4 \times ReLU'(u_1^3)


まとめると…

すべてのネタが揃ったのでまとめてみましょう。


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial E}{\partial u_1^3} &= \frac{\partial E}{\partial z_1^4} \frac{\partial z_1^4}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} \\
\\
&+ \frac{\partial E}{\partial z_2^4} \frac{\partial z_2^4}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} \\
\\
&+ \frac{\partial E}{\partial z_3^4} \frac{\partial z_3^4}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} \\
\\
&= (z_1^4 - t_1) \times w_{11}^4 \times ReLU'(u_1^3) \\
\\
&+ (z_2^4 - t_2) \times w_{21}^4 \times ReLU'(u_1^3) \\
\\
&+ (z_3^4 - t_3) \times w_{31}^4 \times ReLU'(u_1^3)
\end{align}


残りの部分

あとは  \displaystyle \frac{\partial u_1^3}{\partial w_{11}^3} だけです。
これは簡単ですね。 u_1^3 は隠れ層2層めの順伝播で求めています。


 \displaystyle u_1^3 = w_{11}^3 z_1^2 + w_{12}^3 z_2^2 + w_{13}^3 z_3^2 + b_1^3


よって


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial u_1^3}{\partial w_{11}^3} &= \frac{\partial}{\partial w_{11}^3} (w_{11}^3 z_1^2 + w_{12}^3 z_2^2 + w_{13}^3 z_3^2 + b_1^3) \\
\\
&= z_1^2
\end{align}


まとめ: w_{11}^3 の更新式

以上から、


 \displaystyle w_{11}^3 ← w_{11}^3 - \eta \nabla E


 \displaystyle \begin{align}
\nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{11}^3} &= \frac{\partial E}{\partial u_1^3} \frac{\partial u_1^3}{\partial w_{11}^3} \\
\\
\\
&= \left( \frac{\partial E}{\partial z_1^4} \frac{\partial z_1^4}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} + \frac{\partial E}{\partial z_2^4} \frac{\partial z_2^4}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} + \frac{\partial E}{\partial z_3^4} \frac{\partial z_3^4}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial z_1^3} \frac{\partial z_1^3}{\partial u_1^3} \right) \times \frac{\partial u_1^3}{\partial w_{11}^3} \\
\\
\\
&=
\begin{pmatrix}
 (z_1^4 - t_1) \times w_{11}^4 \times ReLU'(u_1^3) \\
\\+ (z_2^4 - t_2) \times w_{21}^4 \times ReLU'(u_1^3) \\
\\+ (z_3^4 - t_3) \times w_{31}^4 \times ReLU'(u_1^3)
\end{pmatrix}
\times z_1^2
\end{align}


と求めることができました。

【数式編】(逆伝播)出力層の重みとバイアスを更新する 3

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前回までのおさらい

前回までで、ユニットo11ユニットo12 の更新部分の式(勾配)を求めました。

ユニットo11 の重みとバイアスの勾配( \nabla E


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{11}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{11}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_1^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{12}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{12}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_2^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{13}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{13}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_3^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{14}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{14}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_4^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial b_1^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial b_1^4} = (z_1^4 - t_1) \times 1
\end{align}


ユニットo12 の重みとバイアスの勾配( \nabla E


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{21}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{21}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_1^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{22}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{22}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_2^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{23}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{23}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_3^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{24}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{24}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_4^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial b_2^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial b_2^4} = (z_2^4 - t_2) \times 1
\end{align}


見比べてみると、(そのユニットの出力 - 該当する教師データ(ラベル))× 各入力値 となっていることがわかります。

ユニットo13 の重みとバイアスの勾配( \nabla E

以上から、ユニットo13 の重みとバイアスの勾配の式は次のようになります。


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{31}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial w_{31}^4} = (z_3^4 - t_3) \times z_1^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{32}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial w_{32}^4} = (z_3^4 - t_3) \times z_2^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{33}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial w_{33}^4} = (z_3^4 - t_3) \times z_3^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{34}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial w_{34}^4} = (z_3^4 - t_3) \times z_4^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial b_3^4} = \frac{\partial E}{\partial u_3^4} \frac{\partial u_3^4}{\partial b_3^4} = (z_3^4 - t_3) \times 1
\end{align}

まとめ

これで出力層のパラメータ調整で必要となる勾配の式がわかりました。
実際に重みのパラメータを更新する場合は、


\displaystyle 更新後の重み = 更新前の重み - \left( 学習率 \times \frac{\partial E}{\partial w_{ij}^4} \right)


で更新していきます。(バイアスの場合も同様です。)

【数式編】(逆伝播)出力層の重みとバイアスを更新する 2-(2)

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前回のおさらい

前回求めた  w_{21}^4 の更新式はこのようなものでした。


 \displaystyle w_{21}^4 ← w_{21}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \begin{align}
 \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{21}^4} &= \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{21}^4} \\
\\
&= (z_2^4 - t_2) \times z_1^3
\end{align}


今回はその他の重み  w_{22}^4, w_{23}^4, w_{24}^4 とバイアス  b_2^4 の更新式を求めていきます。

まずは2つめの重み

 w_{22}^4 については以下の式を求めます。


 \displaystyle w_{22}^4 ← w_{22}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{22}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{22}^4}


 w_{21}^4 の式と見比べると  \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_2^4} の部分は同じことがわかります。

なので、 \displaystyle  \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{22}^4} についてのみ考えます。


\displaystyle u_2^4 = w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4


でしたので、


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{22}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{22}^4} (w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4) \\
\\
&= z_2^3
\end{align}


となります。
よって、


 \displaystyle \begin{align}
 \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{22}^4} &= \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{22}^4} \\
\\
&= (z_2^4 - t_2) \times z_2^3
\end{align}


その他の重みとバイアス

その他の重みとバイアスについても、 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_2^4} の部分は同じなので、
それぞれの  u偏微分だけを求めればいいですね。


\displaystyle u_2^4 = w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4


なので、それぞれ


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{23}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{13}^4} (w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4) \\
\\
&= z_3^3
\end{align}


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{24}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{14}^4} (w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4) \\
\\
&= z_4^3
\end{align}


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_2^4}{\partial b_2^4} &= \frac{\partial}{\partial b_1^4} (w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4) \\
\\
&= 1
\end{align}


となります。

総まとめ:ユニットo12 の重みとバイアスの勾配( \nabla E

ユニットo12 のすべての重みとバイアスの勾配( \nabla E)の部分をまとめておきます。


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{21}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{21}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_1^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{22}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{22}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_2^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{23}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{23}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_3^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{24}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{24}^4} = (z_2^4 - t_2) \times z_4^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial b_2^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial b_2^4} = (z_2^4 - t_2) \times 1
\end{align}


となります。

【数式編】(逆伝播)出力層の重みとバイアスを更新する 2-(1)

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ユニットo12 の重みの更新式

今回は ユニットo12 の重み  w_{21}^4 の更新式を見ていきます。
以前求めた  w_{11}^4 の更新式を参考にすると…


 \displaystyle w_{21}^4 ← w_{21}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{21}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{21}^4}


となることがわかると思います。
今回は ユニットo12 を対象としているので、 u_2^4 となっていることに注意してください。
計算手順は ユニットo11 と同じですが、再度順を追って見ていくことにします。

損失関数の偏微分

まずは  \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_2^4} について見ていきます。

損失関数の式を再掲しておきます。


 \displaystyle E =  -\sum_{k=1}^3 t_k \log z_k^4 = -(t_1 \log z_1^4 + t_2 \log z_2^4 + t_3 \log z_3^4 )


この式を  u_2^4偏微分します。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_2^4} = - \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_1 \log z_1^4 + \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_2 \log z_2^4 + \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_3 \log z_3^4 \right)


今回も左から第1項め、第2項め、第3項めとしてひとつずつ見ていきます。

・第1項めについて

まずは  \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_1 \log z_1^4 を見ていきます。


 \displaystyle z_1^4 = \frac{\exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)}


なので、


 \displaystyle \log z_1^4 = \log \left( \frac{\exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \right)


公式  \displaystyle \log \frac{x}{y} = \log x - \log y を利用して、


 \displaystyle = \log(\exp(u_1^4)) - \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))


よって、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_1 \log z_1^4 &=  t_1 \times \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log z_1^4 \\
\\
&= t_1 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4)) - \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right)
\end{align}


公式  \displaystyle (\log f(x))' = \frac{f'(x)}{f(x)} を利用すると


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_2^4} \exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4)} \\
\\
&= \frac{0}{\exp(u_1^4)} \\
\\
&= 0 \\
\\
\\
\frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_2^4}(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \\
\\
&= \frac{\exp(u_2^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \\
\\
&= z_2^4
\end{align}


以上より、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_1 \log z_1^4 &=  t_1 \times \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log z_1^4 \\
\\
&= t_1 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4)) - \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right) \\
\\
&= t_1 \times ( 0 - z_2^4 ) \\
\\
&= t_1 \times -z_2^4
\end{align}


・第2項めについて

次に  \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_2 \log z_2^4 を見ていきます。

第1項めと同様に、


 \displaystyle z_2^4 = \frac{\exp(u_2^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)}


なので、


 \displaystyle \begin{align}
\log z_2^4 &= \log \left( \frac{\exp(u_2^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \right) \\
\\
&= \log(\exp(u_2^4)) - \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))
\end{align}


よって、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_2 \log z_2^4 &=  t_2 \times \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log z_2^4 \\
\\
&= t_2 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_2^4)) - \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right)
\end{align}


公式  \displaystyle (\log f(x))' = \frac{f'(x)}{f(x)} を利用して


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_2^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_2^4} \exp(u_2^4)}{\exp(u_2^4)} \\
\\
&= \frac{\exp(u_2^4)}{\exp(u_2^4)} \\
\\
&= 1
\end{align}

 \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) は先ほど求めたので、


 \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) = z_2^4


以上より、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_2 \log z_2^4 &=  t_2 \times \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log z_2^4 \\
\\
&= t_2 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_2^4)) - \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right) \\
\\
&= t_2 \times ( 1 - z_2^4 )
\end{align}


・第3項めについて

最後に  \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_3 \log z_3^4 を見ていきます。

内容は第1項めとほとんど同じです。


 \displaystyle z_3^4 = \frac{\exp(u_3^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)}


なので、


 \displaystyle \begin{align}
\log z_3^4 &= \log \left( \frac{\exp(u_3^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \right) \\
\\
&= \log(\exp(u_3^4)) - \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))
\end{align}


よって、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_3 \log z_3^4 &=  t_3 \times \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log z_3^4 \\
\\
&= t_3 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_3^4)) - \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right)
\end{align}


公式  \displaystyle (\log f(x))' = \frac{f'(x)}{f(x)} を利用して


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_3^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_2^4} \exp(u_3^4)}{\exp(u_3^4)} \\
\\
&= \frac{0}{\exp(u_3^4)} \\
\\
&= 0
\end{align}


 \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) = z_2^4


以上より、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_3 \log z_3^4 &=  t_3 \times \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log z_3^4 \\
\\
&= t_3 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_3^4)) - \frac{\partial}{\partial u_2^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right) \\
\\
&= t_3 \times ( 0 - z_2^4 ) \\
\\
&= t_3 \times -z_2^4
\end{align}


・まとめると…

 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_2^4} = - \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_1 \log z_1^4 + \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_2 \log z_2^4 + \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_3 \log z_3^4 \right)


を求めようとしていて、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_1 \log z_1^4 &= t_1 \times -z_2^4 \\
\\
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_2 \log z_2^4 &= t_2 \times (1 - z_2^4) \\
\\
\frac{\partial}{\partial u_2^4} t_3 \log z_2^4 &= t_3 \times -z_2^4
\end{align}


とわかったので、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial E}{\partial u_2^4} &= - \left( \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_1 \log z_1^4 + \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_2 \log z_2^4 + \frac{\partial}{\partial u_2^4} t_3 \log z_3^4 \right) \\
\\
&= - \left( (t_1 \times - z_2^4) + (t_2 \times (1-z_2^4)) + (t_3 \times -z_2^4) \right) \\
\\
&= - (- t_1 \cdot z_2^4 + t_2 - t_2 \cdot z_2^4 - t_3 \cdot z_2^4) \\
\\
&= - (t_2 - t_1 \cdot z_2^4 - t_2 \cdot z_2^4 - t_3 \cdot z_2^4) \\
\\
&= - (t_2 - z_2^4 (t_1 + t_2 + t_3) )   ※ \\
\\
&= - (t_2 - z_2^4) \\
\\
&= z_2^4 - t_2  (1)
\end{align}

(※ 教師データは one-hot 表現としているため、 t_1 + t_2 + t_3 = 1


uの偏微分

では残りの \displaystyle \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{21}^4} について見ていきましょう。


\displaystyle u_2^4 = w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4


なので、


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{21}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{21}^4} (w_{21}^4 z_1^3 + w_{22}^4 z_2^3 + w_{23}^4 z_3^3 + w_{24}^4 z_4^3 + b_2^4) \\
\\
&= z_1^3  (2)
\end{align}


まとめ: w_{21}^4 の更新式

以上((1)、(2))から、 w_{21}^4 を調整するための具体的な更新式は以下のようになります。(※  \eta は学習率)


 \displaystyle w_{21}^4 ← w_{21}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \begin{align}
 \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{21}^4} &= \frac{\partial E}{\partial u_2^4} \frac{\partial u_2^4}{\partial w_{21}^4} \\
\\
&= (z_2^4 - t_2) \times z_1^3
\end{align}

【数式編】(逆伝播)出力層の重みとバイアスを更新する 1-(2)

f:id:celaeno42:20181001232444p:plain

前回のおさらい

前回求めた  w_{11}^4 の更新式はこのようなものでした。


 \displaystyle w_{11}^4 ← w_{11}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \begin{align}
 \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{11}^4} &= \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{11}^4} \\
\\
&= (z_1^4 - t_1) \times z_1^3
\end{align}


今回はその他の重み  w_{12}^4, w_{13}^4, w_{14}^4 とバイアス  b_1^4 の更新式を求めていきます。

まずは2つめの重み

まずは  w_{12}^4 について見ていきましょう。
更新式は次のようになります。


 \displaystyle w_{12}^4 ← w_{12}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{12}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{12}^4}


 w_{11}^4 の式と見比べると  \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^4} の部分は同じことがわかります。

なので、 \displaystyle  \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{12}^4} についてのみ考えます。


\displaystyle u_1^4 = w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4


でしたので、


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{12}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{12}^4} (w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4) \\
\\
&= z_2^3
\end{align}


となります。
よって、


 \displaystyle \begin{align}
 \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{12}^4} &= \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{12}^4} \\
\\
&= (z_1^4 - t_1) \times z_2^3
\end{align}


その他の重みとバイアス

その他の重みとバイアスについても、 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^4} の部分は同じなので、
それぞれの  u偏微分だけを求めればいいですね。


\displaystyle u_1^4 = w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4


なので、それぞれ


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{13}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{13}^4} (w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4) \\
\\
&= z_3^3
\end{align}


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{14}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{14}^4} (w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4) \\
\\
&= z_4^3
\end{align}


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_1^4}{\partial b_1^4} &= \frac{\partial}{\partial b_1^4} (w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4) \\
\\
&= 1
\end{align}


となります。

総まとめ:ユニットo11 の重みとバイアスの勾配( \nabla E

ユニットo11 のすべての重みとバイアスの勾配( \nabla E)の部分をまとめておきます。


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{11}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{11}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_1^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{12}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{12}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_2^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{13}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{13}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_3^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial w_{14}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{14}^4} = (z_1^4 - t_1) \times z_4^3
\end{align}


 \displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial E}{\partial b_1^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial b_1^4} = (z_1^4 - t_1) \times 1
\end{align}


となります。

この式で求めた値に学習率を掛けて、元の重みやバイアスから引くことで出力層の重みやバイアスを更新していきます。

【数式編】(逆伝播)出力層の重みとバイアスを更新する 1-(1)

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誤差逆伝播バックプロパゲーション

ニューラルネットワークが正しい出力を得るようになるには、重みやバイアスなどのパラメータを調整する必要があります。
誤差逆伝播バックプロパゲーション)という手法を使うことで、パラメータを調整することができます。
具体的には損失関数を調整したいパラメータで偏微分することで、調整値を求めていきます。
誤差逆伝播の詳しい説明については他のWebサイトや書籍を参照してください。)

重みの更新式

まずは出力層の1つめのユニット ユニットo11 の重み  w_{11}^4 を調整するための更新式を見ていきましょう。


 \displaystyle w_{11}^4 ← w_{11}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \nabla E = \frac{\partial E}{\partial w_{11}^4}

(※\eta は学習率)


更新後の重みは、更新前の重みから損失関数の勾配(  \nabla E )に学習率を掛けた値を引くことで求めることができます。
(式の意味をわかりやすくするために ← で表現しています。)
学習率はある種の定数(ハイパーパラメータ)と考えてよいので、\nabla E を求めることができれば、重みを更新することができます。

損失関数の偏微分

 \nabla E は損失関数  E w_{11}^4偏微分することで求めることができます。
これは、連鎖率(チェインルール)によって、次の式で求めます。


 \displaystyle \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{11}^4} = \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{11}^4}


まずは \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^4} について見ていきましょう。

損失関数の式を再掲しておきます。


 \displaystyle E =  -\sum_{k=1}^3 t_k \log z_k^4 = -(t_1 \log z_1^4 + t_2 \log z_2^4 + t_3 \log z_3^4 )


この式を  u_1^4偏微分します。


 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^4} = - \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_1 \log z_1^4 + \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_2 \log z_2^4 + \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_3 \log z_3^4 \right)


左から第1項め、第2項め、第3項めとしてひとつずつ見ていきます。

・第1項めについて

まずは  \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_1 \log z_1^4 を見ていきます。


 \displaystyle z_1^4 = \frac{\exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)}


なので、


 \displaystyle \log z_1^4 = \log \left( \frac{\exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \right)


公式  \displaystyle \log \frac{x}{y} = \log x - \log y を利用して、


 \displaystyle = \log(\exp(u_1^4)) - \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))


よって、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_1 \log z_1^4 &=  t_1 \times \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log z_1^4 \\
\\
&= t_1 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4)) - \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right)
\end{align}


公式  \displaystyle (\log f(x))' = \frac{f'(x)}{f(x)} を利用すると


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_1^4} \exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4)} \\
\\
&= \frac{\exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4)} \\
\\
&= 1 \\
\\
\\
\frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_1^4}(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \\
\\
&= \frac{\exp(u_1^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \\
\\
&= z_1^4
\end{align}


以上より、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_1 \log z_1^4 &=  t_1 \times \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log z_1^4 \\
\\
&= t_1 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4)) - \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right) \\
\\
&= t_1 \times ( 1 - z_1^4 )
\end{align}


・第2項めについて

次に  \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_2 \log z_2^4 を見ていきます。

第1項めと同様に、


 \displaystyle z_2^4 = \frac{\exp(u_2^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)}


なので、


 \displaystyle \begin{align}
\log z_2^4 &= \log \left( \frac{\exp(u_2^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \right) \\
\\
&= \log(\exp(u_2^4)) - \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))
\end{align}


よって、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_2 \log z_2^4 &=  t_2 \times \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log z_2^4 \\
\\
&= t_2 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_2^4)) - \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right)
\end{align}


公式  \displaystyle (\log f(x))' = \frac{f'(x)}{f(x)} を利用して


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_2^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_1^4} \exp(u_2^4)}{\exp(u_2^4)} \\
\\
&= \frac{0}{\exp(u_2^4)} \\
\\
&= 0
\end{align}

 \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) は先ほど求めたので、


 \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) = z_1^4


以上より、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_2 \log z_2^4 &=  t_2 \times \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log z_2^4 \\
\\
&= t_2 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_2^4)) - \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right) \\
\\
&= t_2 \times ( 0 - z_1^4 ) \\
\\
&= t_2 \times -z_1^4
\end{align}


・第3項めについて

最後に  \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_3 \log z_3^4 を見ていきます。

内容は第2項めとほとんど同じです。


 \displaystyle z_3^4 = \frac{\exp(u_3^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)}


なので、


 \displaystyle \begin{align}
\log z_3^4 &= \log \left( \frac{\exp(u_3^4)}{\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)} \right) \\
\\
&= \log(\exp(u_3^4)) - \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4))
\end{align}


よって、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_3 \log z_3^4 &=  t_3 \times \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log z_3^4 \\
\\
&= t_3 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_3^4)) - \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right)
\end{align}


公式  \displaystyle (\log f(x))' = \frac{f'(x)}{f(x)} を利用して


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_3^4)) &= \frac{\frac{\partial}{\partial u_1^4} \exp(u_3^4)}{\exp(u_3^4)} \\
\\
&= \frac{0}{\exp(u_3^4)} \\
\\
&= 0
\end{align}


 \displaystyle \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) = z_1^4


以上より、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_3 \log z_3^4 &=  t_3 \times \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log z_3^4 \\
\\
&= t_3 \times \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_3^4)) - \frac{\partial}{\partial u_1^4} \log(\exp(u_1^4) + \exp(u_2^4) + \exp(u_3^4)) \right) \\
\\
&= t_3 \times ( 0 - z_1^4 ) \\
\\
&= t_3 \times -z_1^4
\end{align}


・まとめると…

 \displaystyle \frac{\partial E}{\partial u_1^4} = - \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_1 \log z_1^4 + \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_2 \log z_2^4 + \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_3 \log z_3^4 \right)


を求めようとしていて、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_1 \log z_1^4 &= t_1 \times (1 - z_1^4) \\
\\
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_2 \log z_2^4 &= t_2 \times -z_1^4 \\
\\
\frac{\partial}{\partial u_1^4} t_3 \log z_2^4 &= t_3 \times -z_1^4
\end{align}


とわかったので、


 \displaystyle \begin{align}
\frac{\partial E}{\partial u_1^4} &= - \left( \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_1 \log z_1^4 + \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_2 \log z_2^4 + \frac{\partial}{\partial u_1^4} t_3 \log z_3^4 \right) \\
\\
&= - \left( (t_1 \times (1 - z_1^4)) + (t_2 \times -z_1^4) + (t_3 \times -z_1^4) \right) \\
\\
&= - (t_1 - t_1 \cdot z_1^4 - t_2 \cdot z_1^4 - t_3 \cdot z_1^4) \\
\\
&= - (t_1 - z_1^4 (t_1 + t_2 + t_3) )   ※ \\
\\
&= - (t_1 - z_1^4) \\
\\
&= z_1^4 - t_1  (1)
\end{align}

(※ 教師データは one-hot 表現としているため、 t_1 + t_2 + t_3 = 1

uの偏微分

では残りの \displaystyle \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{11}^4} について見ていきましょう。

【数式編】(順伝播)出力層のユニットの出力を求める - 無限不可能性ドライブ で求めたように


\displaystyle u_1^4 = w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4


なので、


\displaystyle \begin{align}
 \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{11}^4} &= \frac{\partial}{\partial w_{11}^4} (w_{11}^4 z_1^3 + w_{12}^4 z_2^3 + w_{13}^4 z_3^3 + w_{14}^4 z_4^3 + b_1^4) \\
\\
&= z_1^3  (2)
\end{align}


まとめ: w_{11}^4 の更新式

以上((1)、(2))から、 w_{11}^4 を調整するための具体的な更新式は以下のようになります。(※  \eta は学習率)


 \displaystyle w_{11}^4 ← w_{11}^4 - \eta \nabla E

 \displaystyle \begin{align}
 \nabla E =  \frac{\partial E}{\partial w_{11}^4} &= \frac{\partial E}{\partial u_1^4} \frac{\partial u_1^4}{\partial w_{11}^4} \\
\\
&= (z_1^4 - t_1) \times z_1^3
\end{align}


「(そのユニットの出力 - 該当する教師データ) × その重みに関係した入力値」になっていることがわかります。

【数式編】(損失関数)クロスエントロピー誤差

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損失関数

前回の最終出力で  z_1^4, z_2^4, z_3^4 がわかりました。
これらの値がそれぞれ、教師データの  t_1, t_2, t_3 と同じ(か、ひじょうに近い値)であれば、期待した出力といえます。
しかし、重みやバイアスの初期値はいいかげん(ランダム)な値になっているため、初めから期待した出力になるわけではありません。
そこで、損失関数を使い、現時点での出力が期待する出力とどれだけ乖離しているか(誤差)を調べ、出力が期待する値になるように、重みやバイアスを調整していきます。

今回、出力層の活性化関数には  Softmax を適用しているので、損失関数にはクロスエントロピー誤差(交差エントロピー誤差)を採用します。

クロスエントロピー誤差

このニューラルネットワークでのクロスエントロピー誤差( E)は以下の式で表されます。


 \displaystyle E = -\sum_{k=1}^3 t_k \log z_k^4



\sum を展開するとこのようになります。



\displaystyle E =  -\sum_{k=1}^3 t_k \log z_k^4 = -(t_1 \log z_1^4 + t_2 \log z_2^4 + t_3 \log z_3^4 )


教師データ

今回、教師データは one-hot 表現としています。
これは、正解のラベルが 1 でそれ以外は 0 となっているデータです。
例えば、 t_2 が正解ラベルの場合、次のようになります。


 \displaystyle
\begin{bmatrix}
t_1 \\
t_2 \\
t_3
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
0 \\
1 \\
0
\end{bmatrix}


誤差の計算

具体的に誤差の計算をしてみましょう。
いま、期待する出力として、以下の出力を得たいとします。


 \displaystyle
\begin{bmatrix}
t_1 \\
t_2 \\
t_3
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
もも \\
りんご \\
ぶどう
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
0 \\
1 \\
0
\end{bmatrix}


つまり、りんごの出力(このニューラルネットワークでは  z_2^4 )が最大になるようにしたいとします。
ところが、ニューラルネットワークの最終出力が次のような場合、損失関数の値はどのようになるでしょうか。
(出力層ではソフトマックス関数を適用しているので、出力の総和は 1 になっています。)


 \displaystyle
\begin{bmatrix}
もも \\
りんご \\
ぶどう
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
z_1^4 \\
z_2^4 \\
z_3^4
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
0.5 \\
0.2 \\
0.3
\end{bmatrix}


 \displaystyle \begin{align} E &= -( t_1 \log z_1^4 + t_2 \log z_2^4 + t_3 \log z_3^4 ) \\
&= - (0 \times \log 0.5 + 1 \times \log 0.2 + 0 \times \log 0.3 ) \\
&= - (0 \times (-0.30) + 1 \times (-0.70) + 0 \times (-0.52)) \\
&= - (-0.70) \\
&= 0.70 \end{align}


では、最終出力が次のようだった場合はどうなるでしょうか。
今回は、りんごの出力が最大になっています。


 \displaystyle
\begin{bmatrix}
もも \\
りんご \\
ぶどう
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
z_1^4 \\
z_2^4 \\
z_3^4
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
0.3 \\
0.5 \\
0.2
\end{bmatrix}


 \displaystyle \begin{align} E &= -( t_1 \log z_1^4 + t_2 \log z_2^4 + t_3 \log z_3^4 ) \\
&= - (0 \times \log 0.3 + 1 \times \log 0.5 + 0 \times \log 0.2 ) \\
&= - (0 \times (-0.52) + 1 \times (-0.30) + 0 \times (-0.70)) \\
&= - (-0.30) \\
&= 0.30 \end{align}


先ほどと比べて損失関数の値が小さくなっています。
さらに次のような場合はどうでしょうか。
今度はさらにりんごの出力値が大きくなっています。


 \displaystyle
\begin{bmatrix}
もも \\
りんご \\
ぶどう
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
z_1^4 \\
z_2^4 \\
z_3^4
\end{bmatrix}

=

\begin{bmatrix}
0.05 \\
0.90 \\
0.05
\end{bmatrix}


 \displaystyle \begin{align} E &= -( t_1 \log z_1^4 + t_2 \log z_2^4 + t_3 \log z_3^4 ) \\
&= - (0 \times \log 0.05 + 1 \times \log 0.90 + 0 \times \log 0.05 ) \\
&= - (0 \times (-1.30) + 1 \times (-0.05) + 0 \times (-1.30)) \\
&= - (-0.05) \\
&= 0.05 \end{align}


先ほどと比べてさらに損失関数の値が小さくなっています。

まとめ

このように、正しい(期待する)出力に近ければ近いほど損失関数の値は小さくなっていきます。なので、損失関数の値が小さくなるような出力となるように、重みやバイアスなどのパラメータを調整すれば、正しい判断のできるニューラルネットワークになります。

また、ソフトマックス関数が出力を確率として求めていることを考えると、
 2つめの例では 50% (0.5) の確率でりんごだと思っていて、
 3つめの例では 90% (0.9) の確率でりんごだと思っている
と考えることができます。
損失関数の値は、ニューラルネットワークがどの程度(自信をもって)正しく判断しているかの目安になります。


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