【Python】Kerasとは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開：2024年12月11日更新：2024年12月11日

Kerasとは
Kerasを活用したモデル構築
シーケンシャルモデルの作成
機能的APIによる複雑なモデル構築
カスタムレイヤーの実装方法

Kerasとは

KerasはPythonで実装された高水準のニューラルネットワークライブラリです。直感的なAPIを提供し、複雑なディープラーニングモデルの構築を簡単に行えるよう設計されているのが特徴。TensorFlowやTheanoなどのバックエンドを利用し、効率的な計算を実現できます。

Kerasはモジュール性と拡張性の高さが魅力です。レイヤーを積み重ねるだけで、複雑なモデルを構築できる柔軟な設計となっています。初心者にも扱いやすく、研究者や開発者に広く利用されています。

Kerasは2015年にフランソワ・ショレにより開発されました。そのあとオープンソースコミュニティの貢献により急速に発展し、現在ではTensorFlowの公式高レベルAPIとして採用されています。

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Kerasを活用したモデル構築

Kerasを活用したモデル構築について、以下3つを簡単に解説します。

シーケンシャルモデルの作成
機能的APIによる複雑なモデル構築
カスタムレイヤーの実装方法

シーケンシャルモデルの作成

Kerasのシーケンシャルモデルは、層を順番に積み重ねて構築する最も基本的なモデル形式です。このモデルは単純な前向きのネットワークに適しており、初心者にも扱いやすいのが特徴。シーケンシャルモデルを使用することで、複雑なニューラルネットワークを簡単に構築できます。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax')
])

上記のコードは784次元の入力を受け取り、32ノードの全結合層とReLU活性化関数を通過させて最後に10クラス分類のためのソフトマックス層を追加している例です。このようにKerasを使用すると、わずか数行のコードで複雑なモデルを定義できます。

シーケンシャルモデルはadd()メソッドを使用し、層を追加することも可能です。この方法を用いるとモデルの構造をより動的に変更できます。たとえばハイパーパラメータ調整の際に層の数や、構成を簡単に変更できる点がメリットです。

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機能的APIによる複雑なモデル構築

Kerasの機能的APIは、より複雑なモデル構造を柔軟に定義するための強力なツールです。多入力多出力モデルや層の共有、非線形トポロジーなど、高度なアーキテクチャを実現できます。この機能的APIを使用することで、自由度の高いモデル設計が可能です。

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

inputs = Input(shape=(784,))
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

この例では784次元の入力を受け取り、2つの隠れ層（各64ノード）を通過させて最終的に10クラス分類を行うモデルを定義しています。機能的APIを使用すると各層の入出力を明示的に指定できるため、複雑な構造のモデルでも視覚的に理解しやすくなります。

機能的APIのメリットはモデルの一部を再利用したり、複数の入力や出力を持つモデルを簡単に作成できることです。たとえば画像と文章を同時に入力として受け取り、複数のタスクを同時に学習するようなマルチモーダルなモデルも構築できます。

カスタムレイヤーの実装方法

Kerasでは既存のレイヤーでは実現できない、特殊な処理を行うためのカスタムレイヤーを実装できます。これによりモデルの表現力を大幅に向上させ、独自のアイデアを実装することが可能です。カスタムレイヤーはkeras.layers.Layerクラスを継承して作成します。

from keras import backend as K
from keras.layers import Layer

class MyLayer(Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel', 
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, x):
        return K.dot(x, self.kernel)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

上記のコードは入力とカーネルの行列積を計算する、単純なカスタムレイヤーを定義している例です。__init__メソッドでレイヤーの初期化やbuildメソッドで重みの定義、callメソッドで順伝播の計算を行います。このようなカスタムレイヤーを使用することで、モデルの機能を大幅に拡張できるのです。

カスタムレイヤーを実装することで注意機構やゲート機構など、複雑なニューラルネットワークアーキテクチャの要素を自由に組み込むことができます。また、特定のドメインに特化した処理や既存のレイヤーでは効率的に実装できない計算なども、カスタムレイヤーとして実装可能です。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。