今回は、VAT ( Virtual Adversarial Training ) による半教師あり学習をやってみます。
ディープラーニングは大量のラベル付きデータ（正解付きデータ）があると学習が上手く行くわけですが、大量のラベル付きデータを作成するには、かなりのコストが掛ります。
ビッグデータから大量のデータを収集することは比較的容易な訳ですが、それにいちいちラベル付けする作業が大変なのです。
そうした中で、少量のラベル付きデータと、残りは大量のラベル無しデータで学習する方法を「半教師あり学習」と言い、サンプルプロジェクトにある VAT ( Virtual Adversarial Training ) は、その中の１つです。
考えてみれば、我々も赤ちゃんの時に、「これは犬だよ」、「これは猫だよ」と教えられるわけですが、教えられるラベル付きデータはほんの少しで、後は大量のラベル無しデータを見ているうちに、犬や猫を正確に識別できるようになります。これと同じですね。
具体的な学習方法ですが、まず少量のラベル付きデータで、ラベル毎に大体の境界線を把握します。その上で、ラベル無しデータをそこにプロットし境界線の方向（一番間違えやすい方向）に少し動かすノイズを加えます。
そして、「ラベル無しデータ」と「ラベル無しデータ＋ノイズ」の予測確率分布の差が最小になる様な重みwとバイアスbを学習するというものです。
サンプルプロジェクトを見てみましょう
まずは、サンプルプロジェクト semi_supervised_learning_VAT を見てみましょう。
全部で６画面ありますが、これは NoiseEstimati 画面です。「ラベル無しデータ」と「ラベル無しデータ＋ノイズ」の２系統の差が小さくなるように学習する雰囲気が分かると思います。
データセットは３つあり、ラベル付きデータが100個、ラベル無しデータが60,000個、評価用データが10,000個です。
但し、このままサンプルプロジェクトの学習を開始しただけでは、VATのありがたみは分かりません。
まず、ベンチマークをやってみます
まずは、ベンチマークとしてラベル付きデータが60,000個と評価用データが10,000個で学習・評価をやってみます。
使うネットワークは、VATの中で使われているこのネットワーク（実際はこれが２系統使われます）です。
全結合層（Affine）が３層だけですが、なにげにBatch Normalization を２つ噛ませて、能力UPを図っています。
バッチ64、エポック50で学習を開始します。1時間1分で学習が完了です。
Confusion Matrix です。精度は97.83％です。
さて、今度はラベル付きデータが60,000個から100個に減らしたら、どうなるかを見てみましょう。
バッチ64、エポック100で学習を開始します。1分16秒で学習完了です。
Confusion Matrix です。さすがに、学習データがたった100個では、識別精度は70％くらいが限界の様です。
いよいよ、VATの登場です
さあ、ここで、ラベル付きデータは100個しかないけれど、ラベル無しデータなら60,000個あるけど、何か上手い方法がないの？ という場面で登場するのが、VATというわけです。
では、いよいよ、VATを動かしてみます。今度は、ラベル付きデータが100個、ラベル無しデータが60,000個、評価用データが10,000個 と３つのデータを使います。
バッチ64、エポック20で学習を開始します。1時間44分で学習完了です。
Confusion Matrix です。認識精度は 98.38％ です！
驚きました、ベンチマークのラベル付きデータが60,000個と評価用データが10,000個で学習した場合よりも、識別精度が良くなってしまいました。
恐るべし、VAT！
エポック数の設定で多少識別精度がばらついたとしても、VATを使うと、大量のラベル付きデータとほぼ同じ認識精度が実現できそうです。これは、素晴らしい！
半教師あり学習って実践的だと思う
サンプルプロジェクトに「半教師あり学習」が入っているのは知っていたのですが、今回初めて動かしてみて、その威力に驚いています。
世の中には、ラベル無しデータなら大量にあるというのは、結構あるシチュエーションだと思います。
ビッグデータに限らず、例えば、医療現場では、白内障を予測するための眼底画像とその予測結果のペア（ラベル付きデータ）は中々揃わないが、眼底画像のみ（ラベル無しデータ）なら沢山蓄積されているらしいです。
こういった場合、「半教師あり学習」を使うと、白内障を予測するニューラルネットワークが作れそうですよね。
「半教師あり学習」、かなりの潜在能力を感じます。また、別の機会でも使ってみたくなりました。
では、また。
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