第23章: 深層学習とtorch

Tidyverseエコシステムによる次世代ニューラルネットワーク

🧠 深層学習 🔥 Torchフレームワーク 🎯 GPU加速

🔥 torch for Rの革新的深層学習

torch for Rは、PyTorchのR移植版として、動的計算グラフと自動微分を提供する最先端の深層学習フレームワークです。tidymodelsエコシステムとの美しい統合により、R nativeな深層学習ワークフローを実現します。

🧠 深層学習の理論的基盤と計算フロー

🧠 ニューラルネットワーク・アーキテクチャの構造

📈 Forward Pass

入力データから予測値まで順次計算。線形変換→活性化関数→次層への伝播

📉 Backward Pass

損失関数から各パラメータへの勾配を連鎖律で効率的に計算

⚡ Optimization

勾配情報を用いてパラメータを更新。Adam、SGD等の最適化アルゴリズム

🛡️ Regularization

過学習防止技術。Dropout、BatchNorm、Weight Decay等

🔧 torchエコシステム

torch_ecosystem.R

                        # torch エコシステムの読み込み
                        library(tidymodels)
                        library(torch)           # コア深層学習
                        library(luz)             # 高レベル訓練API
                        library(torchvision)     # コンピュータビジョン
                        library(tabnet)          # 表形式データ専用
                        
                        # GPU利用可能性の確認
                        if (cuda_is_available()) {
                          device <- torch_device("cuda")
                          cat("🚀 GPU (CUDA) が利用可能です\\n")
                        } else {
                          device <- torch_device("cpu")
                          cat("💻 CPU を使用します\\n")
                        }
                        
                        # 基本的なテンソル操作
                        x <- torch_randn(3, 4, device = device)
                        y <- torch_ones(3, 4, device = device)
                        
                        # 自動微分の有効化
                        x$requires_grad_(TRUE)
                        z <- (x * y)$sum()
                        z$backward()
                        
                        print("勾配:")
                        print(x$grad)
                    

🔥 torch

PyTorchのR移植版。動的計算グラフと自動微分エンジンを提供。GPU加速対応でRネイティブな実装を実現。

torch_tensor(), torch_randn(), autograd system

⚡ luz

Keras/fastai風のハイレベルAPI。訓練ループの自動化、コールバック機能、美しい進捗表示を提供。複雑な訓練プロセスを簡素化。

setup(), fit(), predict(), callbacks

📷 torchvision

コンピュータビジョン専用パッケージ。事前訓練済みモデル、画像変換、データ拡張機能を統合。CNNの実装を大幅に効率化。

model_resnet18(), transform_*, dataset_*

📊 tabnet

表形式データ専用の深層学習アーキテクチャ。解釈可能なアテンション機構により、従来のMLと深層学習の利点を統合。

tabnet(), tabnet_explain(), attention masks

🔄 深層学習ワークフロー

データ準備
テンソル変換・前処理

モデル定義
nn_module・アーキテクチャ

訓練設定
loss・optimizer・metrics

モデル訓練
luz fit・callbacks

評価・診断
性能評価・可視化

推論・解釈
予測・Grad-CAM

🧠 ニューラルネットワークアーキテクチャ

torchでは、nn_moduleを継承してカスタムニューラルネットワークを定義できます。feedforward、CNN、RNNなど様々なアーキテクチャを統一された方法で実装し、luzで効率的に訓練できます。

📊 フィードフォワードネットワーク

feedforward_network.R

                        # カスタムニューラルネットワークの定義
                        deep_network <- nn_module(
                          "DeepNetwork",
                          
                          initialize = function(input_size, hidden_sizes, output_size, dropout = 0.2) {
                            self$layers <- nn_module_list()
                            
                            # 入力層
                            self$layers$append(nn_linear(input_size, hidden_sizes[1]))
                            
                            # 隠れ層の動的生成
                            for (i in seq_along(hidden_sizes[-1])) {
                              self$layers$append(
                                nn_sequential(
                                  nn_batch_norm1d(hidden_sizes[i]),
                                  nn_relu(),
                                  nn_dropout(dropout),
                                  nn_linear(hidden_sizes[i], hidden_sizes[i + 1])
                                )
                              )
                            }
                            
                            # 出力層
                            self$output_layer <- nn_linear(tail(hidden_sizes, 1), output_size)
                          },
                          
                          forward = function(x) {
                            # 全層を順次適用
                            for (layer in self$layers) {
                              x <- layer(x)
                            }
                            
                            return(self$output_layer(x))
                          }
                        )
                        
                        # luzによる訓練設定
                        model <- deep_network %>%
                          setup(
                            loss = nn_mse_loss(),
                            optimizer = optim_adam,
                            metrics = list(luz_metric_mae(), luz_metric_rmse())
                          ) %>%
                          set_hparams(
                            input_size = 10,
                            hidden_sizes = c(256, 128, 64),
                            output_size = 1,
                            dropout = 0.3
                          ) %>%
                          set_opt_hparams(lr = 0.001, weight_decay = 1e-5)
                    

🏗️ nn_module

torchのモデル定義の基底クラス。initialize()で層を定義し、forward()で計算グラフを記述。動的で柔軟なアーキテクチャ構築が可能。

nn_module("ModelName", initialize, forward)

📊 nn_sequential

層を順次実行するコンテナ。シンプルなパイプライン構築に最適。バッチ正規化、活性化、ドロップアウトの組み合わせが簡潔。

nn_sequential(layer1, layer2, ...)

⚡ luz setup

モデルの訓練設定を統合。損失関数、オプティマイザー、評価指標を一括設定。Keras風のシンプルなAPIで複雑な訓練を簡素化。

setup(loss, optimizer, metrics)

🎛️ callbacks

訓練プロセスのカスタマイズ。早期停止、学習率スケジューリング、チェックポイント保存など。柔軟な訓練制御を実現。

luz_callback_early_stopping(), luz_callback_lr_scheduler()

📷 コンピュータビジョンとCNN

torchvisionパッケージにより、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の実装が大幅に簡素化されます。事前訓練済みモデルを活用した転移学習により、少ないデータで高精度な画像分類を実現できます。

🏗️ CNN アーキテクチャの理論と実装

📸 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の動作原理

🔍 Convolution

局所的特徴抽出。カーネルによる畳み込み演算でエッジ・テクスチャ等を検出

📉 Pooling

空間次元削減と平行移動不変性。計算効率向上と過学習抑制

🏗️ Hierarchy

階層的特徴学習。低次→高次の抽象化で複雑なパターン認識

🎯 Receptive Field

受容野の拡大。深い層ほど広域の情報を統合して判断

🔄 転移学習による画像分類

transfer_learning.R

                        # 事前訓練済みResNet18の読み込み
                        pretrained_model <- model_resnet18(pretrained = TRUE)
                        
                        # 転移学習モデルの定義
                        transfer_classifier <- nn_module(
                          "TransferClassifier",
                          
                          initialize = function(num_classes, freeze_backbone = TRUE) {
                            self$backbone <- pretrained_model
                            
                            # バックボーンの重みを固定
                            if (freeze_backbone) {
                              for (param in self$backbone$parameters) {
                                param$requires_grad_(FALSE)
                              }
                            }
                            
                            # カスタム分類ヘッド
                            feature_size <- self$backbone$fc$in_features
                            self$backbone$fc <- nn_identity()
                            
                            self$classifier <- nn_sequential(
                              nn_dropout(0.5),
                              nn_linear(feature_size, 256),
                              nn_relu(),
                              nn_dropout(0.3),
                              nn_linear(256, num_classes)
                            )
                          },
                          
                          forward = function(x) {
                            features <- self$backbone(x)
                            return(self$classifier(features))
                          }
                        )
                        
                        # データ拡張の定義
                        train_transforms <- function(img) {
                          img %>%
                            transform_to_tensor() %>%
                            transform_random_horizontal_flip(p = 0.5) %>%
                            transform_random_crop(size = c(224, 224), padding = 4) %>%
                            transform_normalize(mean = c(0.485, 0.456, 0.406), 
                                               std = c(0.229, 0.224, 0.225))
                        }
                    

🏗️ 事前訓練モデル

ImageNetで訓練済みのResNet、VGG、EfficientNetなど。豊富な特徴量表現を活用し、少ないデータで高精度な分類を実現。

model_resnet18(), model_vgg16(), model_efficientnet_b0()

🔄 転移学習戦略

バックボーン固定→分類層訓練→全体ファインチューニングの段階的アプローチ。効率的な学習と過学習防止を両立。

requires_grad_(FALSE), freeze/unfreeze layers

🎨 データ拡張

画像の回転、反転、クロップなどによるデータ増強。過学習を防ぎ、モデルの汎化性能を向上。torchvisionの豊富な変換関数を活用。

transform_random_horizontal_flip(), transform_random_crop()

👁️ Grad-CAM

CNNの判断根拠を視覚化。勾配情報を利用して、モデルが注目している画像領域をヒートマップで表示。解釈可能性を向上。

register_forward_hook(), register_backward_hook()

第23章の重要ポイント

torch for R：PyTorchのR native実装
luz API：Keras風のシンプルな訓練インターフェース
GPU加速：CUDA対応による高速計算
転移学習：事前訓練モデルを活用した効率的学習
TabNet：表形式データの解釈可能な深層学習
tidymodels統合：既存ワークフローとの美しい連携

実践的アドバイス

torch for Rは、Pythonに依存しないR nativeな深層学習を実現する画期的なフレームワークです。luzパッケージにより、複雑な訓練ループが自動化され、美しい進捗表示とコールバック機能を享受できます。tidymodelsとの統合により、従来の機械学習と深層学習を統一されたワークフローで扱えることが最大の利点です。GPU加速と豊富な事前訓練モデルにより、実用的な深層学習アプリケーションの開発が大幅に効率化されます。

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