Keras モデル

Keras モデルとは？

Keras とは、Theano と Tensorflow 上に構築された深層学習のためのハイレベルのライブラリです。Keras は、Python で記述され、深層学習モデルの範囲を作成するためのクリーンで便利な方法を提供します。Keras は、ニューラルネットワークの開発とテストに関して最も使用されている高レベルのニューラルネットワーク API の 1 つです。現在では、ニューラルネットワークのレイヤーの作成や複雑なアーキテクチャの設定が、Keras の高レベル API により簡単に行われています。Kerasモデルは、系列データを扱うシーケンスモデルやスタンドアロンググラフで構成されます。完全に構成可能なモジュールがいくつかあり、それらを組み合わせて新しいモデルを作成できます。これらの構成可能なモジュールの中には、ニューラルレイヤー、コスト関数、オプティマイザ、初期化スキーム、ドロップアウト、ロス、活性化関数、および正規化スキームがあります。新たな機能を別々のモジュールとして容易に追加できることは、モジュール化によってもたらされるメリットの 1 です。Keras の高い柔軟性は、革新的な研究に適しています。Keras モデルを開発する方法には、Sequential と Functional があります。

Sequential API

Sequential API モデルは、極めてシンプルなモデルであり、ほとんどの問題に対してレイヤーごとにモデルを構成できるようにする線形のレイヤーの積み重ねで構成されています。Sequentialモデルは、系列データ処理に特化したシンプルな構造で扱いやすい一方で、ネットワークトポロジに制限があります。この制限は、共有レイヤーを使用したモデルの構成や、複数の入力または出力を持つモデルを構成できないことから生じています。

Functional API

一方、Functional APIは複雑な系列データの関係性や構造を柔軟に表現でき、研究や応用に最適です。Functional API により、フィーチャレイヤーが前後のレイヤー以外の複数のレイヤーに接続するモデルを定義できます。モデルとは、レイヤーのインスタンスを作成し、それらを直接ペアで接続することで定義されます。実際、このモデルを使用することで他のレイヤーにレイヤーを接続することが可能です。このモデを用いることで、シャムネットワークや残差ネットワーク、有向非巡回グラフ（DAG）など、系列データの多様な表現に対応した高度なモデル設計が可能になります。  

FAQ

1. KerasのSequentialモデルはどのような系列データに適していますか？
時系列や自然言語のようなシンプルな系列データに適しており、順番通りにレイヤーを積むことで直感的に構築できます。

2. Functional APIは系列データ処理にどのような利点がありますか？
マルチ入力や再帰的接続、残差構造をサポートしており、複雑な系列データの構造や関係性を柔軟にモデリングできます。

3. 系列データを扱う際、Kerasのどの機能が特に有効ですか？
LSTMやGRUなどのリカレントレイヤーがKerasで簡単に利用でき、系列データの時間的依存性を学習させるのに非常に有効です。