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MultiModel: Machine learning Multi-Task su diversi domini
21 luglio 2017
Pubblicato da Łukasz Kaiser, Senior Research Scientist, Google Brain Team e Aidan N. Gomez, Researcher, Department of Computer Science Machine Learning Group, University of Toronto
Nell'ultimo decennio l'applicazione e le prestazioni del Deep Learning hanno fatto progressi a un ritmo sorprendente. Tuttavia, nello stato attuale di questo settore, le architetture di rete neurale sono altamente specializzate per domini di applicazione molto specifici. Un'importante domanda rimane senza risposta: far convergere questi domini agevolerà un modello unificato che può essere eseguito correttamente su diversi domini?
Oggi vi presentiamo
MultiModel
, un'architettura di rete neurale che attinge dal successo delle reti di visione, lingua e audio e consente di risolvere simultaneamente una serie di problemi relativi a molteplici domini, tra cui il riconoscimento delle immagini, la traduzione e il riconoscimento vocale. Anche se in questa direzione sono già stati fatti passi da gigante grazie a
Multilingual Neural Machine Translation System di Google
utilizzato nel Google Traduttore, MultiModel rappresenta il primo vero e proprio passo per far convergere visione, audio e comprensione della lingua in una singola rete.
L'ispirazione per la modalità di gestione di domini multipli di MultiModel deriva dal cervello stesso che trasforma le percezioni provenienti dai sensi (come udito, vista e gusto) in una singola rappresentazione condivisa per poi esprimerle esternamente nella forma di parlato o azioni. Analogamente a queste modalità e alle trasformazioni effettuate, MultiModel dispone di una serie di piccole sottoreti specifiche alla modalità per audio, immagini o testo e un modello condiviso costituito da un encoder, un mixer di input/output e un decodificatore, come viene illustrato qui.
Architettura MultiModel: piccole sottoreti specifiche alla modalità funzionano con un encoder condiviso, un mixer I/O e un decodificatore. Ogni petalo rappresenta una modalità, trasformandosi nella e dalla rappresentazione interna.
Abbiamo dimostrato che MultiModel è in grado di apprendere contemporaneamente otto attività: rilevare oggetti nelle immagini, fornire didascalie, eseguire il riconoscimento vocale, tradurre quattro coppie di lingue e fare l'analisi dei componenti sintattici allo stesso tempo. L'input viene fornito al modello insieme a un segnale molto semplice che determina il tipo di output che vogliamo. Di seguito sono illustrati alcuni esempi tratti da un MultiModel addestrato a eseguire contemporaneamente queste otto attività
1
:
Durante la progettazione di MultiModel è emerso chiaramente che alcuni elementi di ciascun dominio di ricerca (visione, lingua e audio) costituiscono una parte integrante del successo del modello nelle attività correlate. Abbiamo dimostrato che queste primitive computazionali (come le convoluzioni, l'attenzione o Mixture-of-Experts Layer) migliorano chiaramente le prestazioni nel loro dominio di applicazione originario, senza tuttavia ostacolare le prestazioni di MultiModel in altre attività. Non solo è possibile ottenere buone prestazioni nell'addestramento congiunto di attività multiple, ma effettivamente la performance migliora perfino nelle attività con quantità limitate di dati. Con nostra grande sorpresa, questo accade anche se le attività provengono da domini diversi che sembrano avere poco in comune, ad esempio un'attività di riconoscimento delle immagini può migliorare le prestazioni di un'attività linguistica.
Bisogna notare che, anche se MultiModel non stabilisce nuovi record di prestazioni, fornisce informazioni sulle dinamiche dell'apprendimento multidominio multi-task delle reti neurali e offre la potenzialità di un apprendimento ottimizzato in base ad attività con quantità limitate di dati introducendo attività ausiliari. C'è un detto di lunga data nel settore del machine learning: "La miglior regolarizzazione è avere più dati". In MultiModel, questi dati possono essere ricavati da diversi domini e di conseguenza possono essere ottenuti più facilmente di quanto non si pensasse prima. MultiModel fornisce la prova che l'addestramento congiunto di più attività può portare a buoni risultati e migliorare le prestazioni delle attività con quantità limitate di dati.
Molte domande riguardanti il machine learning multidominio rimangono aperte e continueremo a impegnarci per affinare MultiModel e migliorare le sue prestazioni. Perché questa ricerca possa procedere a buon ritmo, abbiamo reso MultiModel open source nella libreria
Tensor2Tensor
. Riteniamo che questi modelli sinergici addestrati su dati ricavati da domini multipli siano il prossimo passo nell'ambito del Deep Learning e che fondamentalmente svolgeranno attività oltre la portata delle attuali reti addestrate in modo più tradizionale.
Riconoscimenti
Il presente lavoro è il risultato della collaborazione con i Googler Łukasz Kaiser, Noam Shazeer, Ashish Vaswani, Niki Parmar, Llion Jones e Jakob Uszkoreit e Aidan N. Gomez della University of Toronto. È stato eseguito quando Aidan lavorava con il
Google Brain team
.
1
Le 8 attività sono: (1) riconoscimento vocale (corpus WSJ), (2) classificazione di immagini (ImageNet), (3) didascalie per immagini (MS COCO), (4) parsing (Penn Treebank), (5) traduzione inglese-tedesco, (7) traduzione inglese-francese, (8) traduzione francese-inglese (tutte utilizzano i set di dati WMT).
↩
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