121
108

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

生成モデルで語られる Kullback-Leibler を理解する

Last updated at Posted at 2017-03-26

はじめに

最近,VAE(Variational Autoencoder)やGAN(Generative Adversarial Networks)等のモデルを学んでいますが,これら生成モデルの話で必ず登場するのが Kullback-Leibler divergence という用語です.機械学習の用語において,「クロス・エントロピー」や「ドロップアウト」でしたら,英単語と物理,数学の知識でなんとなく想像がつきますが,「カルバック・ライブラー」という言葉を初めてみたとき,「???」となる方も多いのではないでしょうか? 特にボルツマンマシンから生成モデルに入ると,計算手法のCD(コントラスティブダイバージェンス)も新しい用語として登場して来るので,「生成モデルって...難しい」となりがちです.本記事では,図を見ながら "Kullback-Leibler" を理解していきたいと思います.

まず,日本語Wikipediaから引用させていただきます.

カルバック・ライブラー情報量(英語: Kullback–Leibler divergence、カルバック・ライブラー・ダイバージェンス)とは、確率論と情報理論における2つの確率分布の差異を計る尺度である。情報ダイバージェンス(Information divergence)、情報利得(Information gain)、相対エントロピー(Relative entropy)とも呼ばれる。

これだけで大体理解される方も多いのではと思います.カルバックライブラー情報量 = エントロピー となればコンセプトはさほど難しくはありません.また,こちらは雑学的な知識になりますが,

The Kullback–Leibler divergence was originally introduced by Solomon Kullback and Richard Leibler in 1951 as the directed divergence between two distributions; Kullback himself preferred the name discrimination information. (from en.wikipedia)

とのことで,これは,KullbackさんとLeiblerさんが考案したもののようです.
(統計モデリングで使われる,"AIC" も 赤池さん's Information Criterionですので,命名の経緯は似ていますね.)

定義としては,以下の式になります.

D_{KL} (P || Q) = \sum_i {P(i)\ log \frac{P(i)}{Q(i)}}

上式において,P(i)Q(i) は,2つの確率分布になります.式としては,それほど複雑のものではなく,また,"log" と分数式が出てくるところは,分類問題のクロス・エントロピーにかなり似ています.一方,「距離」の公理に照らし合わせてみると,「非負性」は満たしますが,「対称性」 $$ D_{KL}(P,Q)\ =\ D_{KL}(Q,P)$$ は満たしませんので,「距離」のコンセプトからは外れるようです.

簡単な分布でKL divergenceを求めてみる

簡単な分布,まず初めに平均の異なる2つの正規分布で Kullback-Leibler divergence(以下,DKL)を求めてみたいと思います.

Pythonで確率分布を計算するのに,scipy.stats の関数を用いました.また DKL の計算には scipy.stats.entropy() が使えることが分かりました.(参考,Scipyドキュメント:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.entropy.html
前記のDKL定義式においてlog(自然対数)が入るので,log引数が0となるケースは注意が必要ですが,以下の例では特に問題はありませんでした.)

作成したコードが以下になります.

import numpy as np
from scipy.stats import norm, skewnorm, entropy
import matplotlib.pyplot as plt

ndiv = 100
px =  np.linspace(norm.ppf(0.001), (norm.ppf(0.999) * 1.1), ndiv)

# Shifted normal distributions
fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(8, 8), sharey=True)
loc_opts = np.array([i * 0.1 for i in range(9)])
loc_opts = loc_opts.reshape([3, 3])

pdf_std = norm.pdf(px, loc=0., scale=1.)    # reference distribution
py_zero = np.zeros_like(px)                 # y=0.0 line

for i in range(3):
    for j in range(3):
        norm_ij = norm(loc=loc_opts[i, j], scale=1.)
        pdf_ij = norm_ij.pdf(px)

        ax_ij = axes[i, j]
        ax_ij.fill_between(px, pdf_std, py_zero, color='b', alpha=0.3)

        ax_ij.fill_between(px, pdf_ij, py_zero, color='r', alpha=0.3)
        ax_ij.set_xticklabels([])

        dkl_ij = entropy(pdf_std, pdf_ij)
        title_str = 'DKL={:>.3f}'.format(dkl_ij)
        ax_ij.set_title(title_str)

正規分布の平均値(中央値)を,[0.0, 0.1, ..., 0.8] と設定してDKLを計算しました.

Fig.1 Normal Distributions (shifted)
dkl_fig_1.png

基準となる「青」の分布とシフトした「赤」の分布の間の DKL を算出し,タイトルに示しています.シフト量=0 で DKL=0 となることが確認できました.また,2つの分布が重ならない部分(紫になっていない,青と赤のエリア)面積と DKL 値が正の相関を持っているのがよく分かるかと思います.2つの各分布は,プログラム内では離散値を持っているので,面積を求めてみましたが,線形の関係にはなりませんでした.

 s = 0.0000, DKL = 0.0000
 s = 1.2105, DKL = 0.0049
 s = 2.4190, DKL = 0.0197
 s = 3.6210, DKL = 0.0444
 s = 4.8121, DKL = 0.0790
 s = 5.9891, DKL = 0.1234
 s = 7.1529, DKL = 0.1776
 s = 8.2951, DKL = 0.2416
 s = 9.4114, DKL = 0.3154

式を見れば,両者が線形にならないのは当然といえます.(以下,擬似コードを示します.)

重ならないエリアの面積が,

S = sum(abs(pk - qk), axis=0) * x_width
#   pk - probability distribution 1
#   qk - probability distribution 2
#   x_width - width of discreted x points

であるのに対し,

DKLは,

DKL = sum(pk * log(pk / qk), axis=0)
#   pk - probability distribution 1
#   qk - probability distribution 2

ですので,SとDKLは線形の関係になりません.

次の例は,正規分布に skew をかけていった時の,DKLの変化を見たものです.

# Skewed normal distributions
fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(8, 8), sharey=True)
skew_opts = np.array([i * 0.1 for i in range(9)])
skew_opts = skew_opts.reshape([3, 3])

print('\n')
for i in range(3):
    for j in range(3):
        ax_ij = axes[i, j]
        ax_ij.fill_between(px, pdf_std, py_zero, color='b', alpha=0.3)

        pdf_ij = skewnorm.pdf(px, skew_opts[i, j], scale=1.)

        ax_ij.fill_between(px, pdf_ij, py_zero, color='r', alpha=0.3)
        ax_ij.set_xticklabels([])

        dkl_ij = entropy(pdf_std, pdf_ij)
        title_str = 'DKL={:>.3f}'.format(dkl_ij)
        ax_ij.set_title(title_str)

        # calculate area out-of-union
        s = sum([abs(y1 - y2) for y1, y2 in zip(pdf_std, pdf_ij)])
        print(' s = {:>.4f}, DKL = {:>.4f}'.format(s, dkl_ij))

Fig.2 Normal Distributions (skew added)
dkl_fig_2.png

こちらも,重ならないエリアが大きくなるにつれ,DKLの値が大きくなることが確認できました.

いかがでしょうか? このように見てみると Kullback Leibler divergenceが大分理解できた気がするのではないでしょうか? 要は,生成したモデルと入力データから導出されたモデルの「近さ」を測るための指標です.

「GANって学習が難しいから,Kullback Leiblerをよくモニターする必要があるよね?」とか,
「Kullback Leiblerが振動的になるから,Learning Rateを調整しようかな?」などと
つぶやくことで,「こいつ,生成モデルに詳しい」感を,かもしだすことができるかも知れません.

(プログラミング環境は次の通りです:Python 3.5.2, Scipy 0.19.0, Matplotlib 2.0.0 )

参考文献, web site

121
108
1

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
121
108

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?