Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
NeurIPS 2021 論文読み会: How Modular should Neural M...
Search
Atsushi Takayama
January 25, 2022
Technology
0
150
NeurIPS 2021 論文読み会: How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?
Atsushi Takayama
January 25, 2022
Tweet
Share
More Decks by Atsushi Takayama
See All by Atsushi Takayama
最高の開発者体験の追求が開発生産性を改善し続ける文化を生み出した話
edvakf
3
1.2k
8年物のJavaのシステムをKotlinに変えていく選択に至るまで
edvakf
2
1k
ピクシブ社内のImageFlux利用事例紹介
edvakf
1
2.8k
学びの文化を育む社内読書会のススメ
edvakf
0
250
フルCDNアーキテクチャでサービス設計した話
edvakf
5
3.8k
Goでバイナリを読む+α
edvakf
1
920
お前はこれまでに作ったAPIの数を覚えているのか?
edvakf
0
2.5k
「ふつうのRailsアプリケーション」についての考え方
edvakf
2
810
ggplot.galleryというお遊びウェブアプリケーションを作った話
edvakf
0
390
Other Decks in Technology
See All in Technology
パスキーでのログインを 実装してみよう!
hibiki_cube
0
590
「エンジニアマネージャー」の役割を担っている / 担ってみたい方へのキャリアパスガイド
coconala_engineer
1
240
Explainable Software Engineering in the Public Sector
avandeursen
0
340
モンテカルロ木探索のパフォーマンスを予測する Kaggleコンペ解説 〜生成AIによる未知のゲーム生成〜
rist
4
1k
Cloud Native PG 使ってみて気づいたことと最新機能の紹介 - 第52回PostgreSQLアンカンファレンス
seinoyu
0
170
Road to SRE NEXT@仙台 IVRyの組織の形とSLO運用の現状
abnoumaru
0
370
KCD Brazil '25: Enabling Developers with Dapr & Backstage
salaboy
1
120
AWS のポリシー言語 Cedar を活用した高速かつスケーラブルな認可技術の探求 #phperkaigi / PHPerKaigi 2025
ytaka23
7
1.5k
Vision Language Modelを活用した メルカリの類似画像レコメンドの性能改善
yadayuki
9
1.2k
Go の analysis パッケージで自作するリファクタリングツール
kworkdev
PRO
1
370
ClineにNext.jsのプロジェクト改善をお願いしてみた / 20250321_reacttokyo_LT
optim
1
1.2k
これからクラウドエンジニアになるために本当に必要なスキル 5選
hiyanger
1
460
Featured
See All Featured
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
11
610
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
28
5.6k
Faster Mobile Websites
deanohume
306
31k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
99
5.4k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.5k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
15
1.1k
Making Projects Easy
brettharned
116
6.1k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
70
10k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.7k
Unsuck your backbone
ammeep
669
57k
Transcript
How Modular should Neural Module Networks Be for Systematic Generalization?
高山温 @ NewsPicks (Uzabase group) NeurIPS 2021 論文読み会 2022/01/25
自己紹介 • Atsushi Takayama / 高山温 • 2020年からNewsPicksでCTOをしていまし たが、今年からFellowしてます ◦
データ基盤、データ分析、レコメンドエンジン、検 索エンジンなどのチームを率いています • 大学中退 → 大学院中退 → 大学院生(イマココ) ◦ 元々物理をやっていましたが、今はコンピュータサ イエンスを勉強中 • 宣伝: ユーザベースはエンジニアの多様な キャリアと多様な成長を応援する会社です
Table of Contents • VQAとは • この研究の位置付け • 研究内容 •
結果 • 所感
VQA (Visual Question Answering) • since 2015 ◦ 画像を与えられて質問に答える問題 •
2021年に人間並みの精度になった ◦ Microsoft, Alibabaなど ▪ pre-trained attention-based models 人間 95.49 80.84 67.89 80.78
この研究の位置付け 1 • SOTAとは別方向で、「少ない例で学習して、 どれだけ類似の質問に答えられるか」という 問題設定がある • 右のような例で、人間なら少し学習しただけ で類似の質問にも答えられる ◦
Systematic Generalizationという
この研究の位置付け 2 NMN: Neural Modular Networks 質問文をパースしてネットワークを構築 →少し学習しただけでそこそこ強い FiLM: End-to-Endで微分可能なネットワーク
→大量に学習しないと強くない
この研究の位置付け 3 • NMNを詳しく研究したら何かおもしろいことがわかるのでは? ◦ 例えば、End-to-Endのモデルで「質問文の構造」を学習するような機構を取り入れられな いか、とか ◦ VQAだけでなく画像認識でも Systematic
Generalizationを上げるにはどうすればいい か、とか
• 下のような画像と質問1〜3があるとする ◦ 1と2は色に関する質問、 3は文字に関する質問 • 論文のタイトル “How Modular Should
Neural Networks Be” は次 のようなイメージ ◦ 左: 全部の質問に対応できるネットワークを学習する (最もModularityが低い) ◦ 中央: 色とカテゴリーというグループごとにネットワークを学習する ◦ 右: 各質問ごとに別々のネットワークを学習する (最もModularityが高い) 研究内容 1
研究内容 2 • 少し複雑な質問でも、同様にsub-taskに分解して、Modularityが高い ネットワークから低いネットワークまでのパターンを作る
結果 1 • グラフ(a)〜(d) ◦ 質問の種類 • 横軸 ◦ 全体の何割のデータで学
習したか • 縦軸 ◦ 学習に登場しなかった類 似の質問の正答率 • 4色のバー ◦ 右に行くにつれて Modularityが高い
結果 2 • 他にも色んなデータセットで検証 • やっぱりModularityは効く (結果は割愛)
所感 • ここまで書いていて、富士通さんのテックブ ログに解説が載ってるのに気づきました • 実はまったく知らない分野でしたが、締め切 り駆動で10本ぐらい読んでみると多くのこと が学べました。誘っていただき感謝 https://blog.fltech.dev/entry/2021/12/09/neurips2021-ja