Convolutionの誤差逆伝播

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要約

概要

畳み込み層(Convolution層)の誤差逆伝播の計算についてのみまとめているページです.Convolutionの誤差逆伝播では、後続層からの入力と180度回転したConvolution層のパラメータ、順伝播の入力値を使って計算します.
ー 条件 ー
  • Convolution層(畳み込み層)の誤差逆伝播のみ
ーポイントー
  • 誤差逆伝播計算に必要なのは、後続層からの誤差、Convolution層のパラメータ、順伝播時の入力
  • 誤差逆伝播計算の出力は、前の層への誤差とパラメータ更新量
  • 行列計算によって双方求めることができる

解  説

畳み込み層(Convolution層)の誤差逆伝播の計算についてのみまとめているページです.その計算の導出を簡単に紹介します. Convolutionの誤差逆伝播では、 計算に必要なもの ・後続層からの入力誤差 ・180度回転したConvolution層のパラメータ ・順伝播の入力値 を使って計算します. 処理によって得られるもの ・パラメータwの更新量 ・前の層に送る誤差
Convolutionの誤差逆伝播
以下のような入力と重みと出力を考える. (https://urusulambda.wordpress.com より引用)
先に最終的な計算がどのようなものかを示します. 勾配法による更新であれば以下のような更新を行います. $$w_{t+1} = w_t - \mu \frac{\partial E}{\partial w }$$ この\(\frac{\partial E}{\partial w }\)は、後続する層から伝播されてくる誤差\(\frac{\partial E}{\partial z} \)を使って以下の計算で求まります. パラメータ更新\(\frac{\partial E}{\partial w }\) の算出 $$\frac{\partial \boldsymbol{ E}}{\partial \boldsymbol{ w} } \\ = \begin{pmatrix} \frac{\partial E}{\partial w_{11}} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{12}} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{21}} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{22}} \end{pmatrix} \\ = \begin{pmatrix} \frac{\partial E}{\partial z_{11}} x_{11} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{12} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{21} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}} x_{22} \\ \frac{\partial E}{\partial z_{11}} x_{12} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{13} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{22} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}} x_{23} \\ \frac{\partial E}{\partial z_{11}} x_{21} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{22} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{31} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}} x_{32} \\ \frac{\partial E}{\partial z_{11}} x_{22} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{23} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{32} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}} x_{33 } \\ \end{pmatrix}$$ 前の層に計算して渡す誤差 次の計算は、前の層に渡す誤差\(\frac{\partial E}{\partial x}\)を求める計算です.この\(\frac{\partial E}{\partial x}\)は次の層にとっては\(\frac{\partial E}{\partial z}\)になります. $$\frac{\partial \boldsymbol{ E}}{\partial \boldsymbol{ x} } \\ = \begin{pmatrix} \frac{\partial E}{\partial x_{11}} \\ \frac{\partial E}{\partial x_{12}} \\ \frac{\partial E}{\partial x_{21}} \\ \frac{\partial E}{\partial x_{22}} \\ \vdots \end{pmatrix} \\ = \begin{pmatrix} \frac{\partial E}{\partial z_{11}} w_{11} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}\cdot 0 + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}\cdot 0 + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}\cdot 0 \\ \frac{\partial E}{\partial z_{11}} w_{12} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}w_{11} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}\cdot 0 + \frac{\partial E}{\partial z_{22}} \cdot 0 \\ \frac{\partial E}{\partial z_{11}} w_{21} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}\cdot 0 + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}w_{11} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}} \cdot 0 \\ \frac{\partial E}{\partial z_{11}} w_{22} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}w_{21} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}w_{12} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}} w_{11} \\ \vdots \end{pmatrix}$$
誤差逆伝播の計算
パラメータの更新量の計算過程を可視化
前の層に渡す誤差の更新

1.上の更新式の導出

上記のような更新式は与えられている式と連鎖律(チェーンルール)から容易に導くことができる. 手順は 1. 順伝播の際の算出式を書き出し 2. それらを連鎖律によって更新式を求める
Convolution層の誤差逆伝播での更新式の導出
まずは順伝播のときの関係式を書き出します. 畳み込み層(Convolution)の場合は非常に簡単です. 入力,出力,重みをそれぞれ\(\boldsymbol{x},\boldsymbol{z},\boldsymbol{w} \)として、 それぞれ3x3, 2x2, 2x2としたときに、以下の計算を行なっている. $$z_{11} = w_{11}x_{11} + w_{12}x_{12} + w_{21}x_{21} + w_{22}x_{22} \\ z_{12} = w_{11}x_{12} + w_{12}x_{13} + w_{21}x_{22} + w_{22}x_{23} \\ z_{21} = w_{11}x_{21} + w_{12}x_{22} + w_{21}x_{31} + w_{22}x_{32} \\ z_{22} = w_{11}x_{22} + w_{12}x_{23} + w_{21}x_{32} + w_{22}x_{33} $$ これで順伝播の関係式は書き下せた.
まず順伝播のときの関係式
誤差逆伝播では後ろの層から\(\frac{\partial E}{\partial z}\)が得られるため、 これと\(x,w\)の値を使って、\(\frac{\partial E}{\partial w},\frac{\partial E}{\partial x}\)を求める. (先述したように\(\frac{\partial E}{\partial x}\)は次の層にとっての\(\frac{\partial E}{\partial z}\)となる) パラメータの関係式の導出 連鎖律からまず以下のような式が書ける. $$ \frac{\partial E}{\partial w_{11}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}}\frac{\partial z_{11}}{\partial w_{11}} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}\frac{\partial z_{12}}{\partial w_{11}} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}\frac{\partial z_{21}}{\partial w_{11}} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}\frac{\partial z_{22}}{\partial w_{11}} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{12}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}}\frac{\partial z_{11}}{\partial w_{12}} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}\frac{\partial z_{12}}{\partial w_{12}} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}\frac{\partial z_{21}}{\partial w_{12}} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}\frac{\partial z_{22}}{\partial w_{12}} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{21}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}}\frac{\partial z_{11}}{\partial w_{21}} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}\frac{\partial z_{12}}{\partial w_{21}} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}\frac{\partial z_{21}}{\partial w_{21}} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}\frac{\partial z_{22}}{\partial w_{21}} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{22}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}}\frac{\partial z_{11}}{\partial w_{22}} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}\frac{\partial z_{12}}{\partial w_{22}} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}\frac{\partial z_{21}}{\partial w_{22}} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}\frac{\partial z_{22}}{\partial w_{22}} \\ $$ これと順伝播の式から実際に計算できるところを入れれば、 $$ \frac{\partial E}{\partial w_{11}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}}x_{11}+ \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{12} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{21} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}x_{22} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{12}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}} x_{12} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{13} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{22} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}x_{23} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{21}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}}x_{21} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{22} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{31} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}x_{32} \\ \frac{\partial E}{\partial w_{22}} = \frac{\partial E}{\partial z_{11}}x_{22} + \frac{\partial E}{\partial z_{12}}x_{23} + \frac{\partial E}{\partial z_{21}}x_{32} + \frac{\partial E}{\partial z_{22}}x_{33} $$ 以上で求まった. 誤差の更新式の導出も上記と全く同じなのでここでは省略する.
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