)For example, if a model requires an activation function that is not in the list above, it can be implemented as a custom layer. Core ML is available on iOS, iPadOS, watchOS, macOS, and tvOS. The updated version of this framework brings five important enhancements to the framework for the development of machine learning techniques.The on-device training is one of the interesting features added by Apple. Unlike the math functions it already had, these can deal with tensors of any rank.Of course, you can use any unary function as an activation function, or create one by combining different math layers.There are also new layer types for comparing tensors:One place where these layer types come in useful is with the new control flow operations (see below), so that you can branch based on the outcome of a comparison, or create a loop that keeps repeating until a certain condition becomes false.Previously, there were a handful of layers for element-wise operations between two or more tensors. はじめに WWDC 2019のビデオでお気づきかもしれませんが、「Core ML 3」はiOSの機械学習に多くの新しい機能を追加します。新しいキラー機能は、モデルのオンデバイストレーニングですが、多くの高度なモデルアーキテクチャを実行
You can now do the reduction over one or more axes.Speaking of math stuff, Core ML 3 also adds the following:A number of other existing operations have been extended to use arbitrary size tensors, also known as rank-N tensors or N-dimensional tensors. A lover of music, writing and learning something out of the box. WWDC 2019のビデオでお気づきかもしれませんが、「Core ML 3」はiOSの機械学習に多くの新しい機能を追加します。新しいキラー機能は、モデルのオンデバイストレーニングですが、多くの高度なモデルアーキテクチャを実行できるようになりました。多くの新しいレイヤータイプの追加により、まだ発明されていない新しいアーキテクチャも実行できるはずです。「Core ML」は完璧ではありませんが、これらの新しい追加機能とA12チップの「Neural Engine」によって、Appleはモバイルでの機械学習に関して他の誰よりも確実に先んじています。このブログ投稿では、「Core ML 3」の新機能が何であるかを個々のレイヤータイプまで詳細に説明します。ここでは、「CoreML.framework」からのAPIではなく、「mlmodel形式」を主に見ていきます（訓練機能の追加を除いて、実際にはあまり変化しませんでした）。既存のモデルを変換してアプリで使用するだけの場合は、このことを知る必要はないでしょう。ただし、「Core ML 3」で使用する予定の独自の機械学習モデルを設計するとき、または既存のモデルを変換できるかどうかわからないときは、参考になるでしょう。この仕様は、protobufメッセージ定義を含む多数の「protoファイル」で構成されています。Protobuf、または「Protocol Buffers」は、Core MLのmlmodelファイルで使用されるシリアル化形式です。これは、TensorFlowとONNXでも使用される一般的なシリアル化技術です。protoファイルは、mlmodelファイルにあるさまざまなオブジェクトを記述しています。形式仕様のメインファイルは「Model.proto」です。これは、モデルとは何か、モデルが持つことができる入力と出力の種類、および存在するさまざまなタイプのモデルを定義します。Model定義の重要なプロパティは、仕様バージョンです。このバージョン番号は、mlmodelファイルで使用可能な機能、およびモデルを実行できるオペレーティングシステムを決定します。新しい仕様バージョンは、予想どおり3ではなく4です。「Core ML」には3つのメジャーリリースがありますが、バージョン番号を上げたiOS 11.2の小さなアップデートもありました。仕様バージョン4の「Core ML」モデルは、iOS 13およびmacOS 10.15（Catalina）以上でのみ実行できます。iOS 12または11をターゲットにしている場合は、このブログ投稿に示されている新機能の使用を忘れてください。v3で追加されたその他の機能は、さらに小さなmlmodelファイルの重みの量子化（ただし、推論速度は変わらない）と柔軟な入力サイズです。ModelオブジェクトにisUpdatableプロパティが追加されました。これが当てはまる場合、新しいデータを使用してモデルをオンラインデバイストレーニングできます。これは現在、ニューラルネットワークとk-Nearest Neighborでのみ動作します（スタンドアロンモデルまたはパイプライン内で）。k-Nearest Neighborsは単純なアルゴリズムにすぎませんが、オンデバイストレーニングに非常に適しています。一般的な方法は、VisionFeaturePrintなどの固定ニューラルネットワークを使用し、入力データから特徴を抽出し、k-NNを使用してそれらの特徴ベクトルを分類することです。このようなモデルは、訓練するのが非常に高速です。k-NNは、与えられた例を記憶するだけで、実際の学習は行わないからです。k-NNの欠点の1つは、多くの例が記憶されていると予測が遅くなることですが、「Core ML」は非常に効率的なK-Dツリーバリアントをサポートします。「Core ML 2」は約40の異なるレイヤータイプを「のみ」サポートしていましたが、「Core ML 3」は100を超える新しいレイヤータイプを追加しています。しかし、これらの新しいレイヤーのいくつかは、柔軟なテンソル形状の処理に適した古いレイヤータイプの単なる改良です。「Core ML 2」以前の場合、ニューラルネットワークを流れるデータは常にランク5のテンソルでした。つまり、各テンソルは次の5つの次元でこの順序で構成されていました。ニューラルネットワークへの入力の大部分が画像である場合、この選択は非常に理にかなっていますが、他の種類のデータにはあまり適応しません。1次元ベクトルを処理するニューラルネットワークでは、「チャネル」次元を使用してベクトルのサイズを記述し、他の次元をサイズ1に設定することになっています。その場合、入力テンソルの形状 (1, batch size, number of elements, 1, 1)になります。「Core ML 3」に追加された新しいレイヤーの多くは、任意のランクと形状のテンソルをサポートしているため、「Core ML」は画像以外のデータにより適しています。全てのニューラルネットワークは、「NeuralNetwork.proto」で説明されています。約5000行の大きなファイルです。NeuralNetworkオブジェクトには、レイヤーのリストと、画像入力の前処理オプションのリストがあります。「Core ML 3」では、以下を説明する新しいプロパティがいくつか追加されています。すぐにオンデバイストレーニングに関する詳細なブログ記事を書く予定ですが、何が関係しているのかをお伝えします。mlmodelファイル内では、カスタムレイヤーは単なるプレースホルダーであり、おそらく訓練された重みと構成パラメーターを持ちます。アプリでは、レイヤーの機能のSwiftまたはObjective-C実装を提供することになっています。また、GPUで実行するために、おそらくMetalバージョンも提供することになっています。（残念ながら、現在、ニューラルエンジンはカスタムレイヤーのオプションではありません。）たとえば、モデルに上記のリストにないアクティベーション関数が必要な場合、カスタムレイヤーとして実装できます。ただし、他のレイヤータイプのいくつかを巧みに組み合わせることでこれを行うこともできます。たとえば、ReLU6は、最初に通常のReLUを実行し、次にデータに-1を乗算して、しきい値を-6にし、最後に再び-1を乗算することによって作成できます。これには4つの異なる層が必要ですが、理論上、Core MLフレームワークは実行時にこれを最適化できます。以前のバージョンの仕様では、特定の操作が単一のレイヤーに結合されていたことに留意してください。たとえば、すべての単項テンソル操作は、レイヤータイプUnaryFunctionLayerの一部でした。しかし、「Core ML 3」では、多数の新しい単項演算が追加され、それらにはすべて独自のレイヤータイプがあり、明らかに合計数が増えます。これにより、「Core ML」でサポートされる数学プリミティブの数が大幅に増加します。既に持っていた数学関数とは異なり、これらはあらゆるランクのテンソルを扱うことができます。もちろん、任意の単項関数をアクティベーション関数として使用したり、異なる数学レイヤーを組み合わせて作成したりできます。これらは、条件が真の場合は1.0、偽の場合は0.0の新しいテンソル（テンソル「マスク」とも呼ばれる）を出力します。これらのレイヤータイプはブロードキャストをサポートしているため、異なるランクのテンソルを比較できます。テンソルを（ハードコードされた）スカラー値と比較することもできます。これらのレイヤータイプが役立つのは、新しい制御フロー操作（以下を参照）を使用することです。これにより、比較の結果に基づいて分岐したり、特定の条件がfalseになるまで繰り返し続けるループを作成したりできます。以前は、2つ以上のテンソル間で要素単位の操作を行う少数のレイヤーがありました。「Core ML 3」はいくつかの新しいタイプを追加し、名前からもわかるように、これらはNumPyスタイルのブロードキャストを完全にサポートしているため、はるかに柔軟になりました。削減操作は、独自のレイヤーに移動しました。「Core ML」は、これらのほとんどまたはすべてを既にサポートしていますが、これらの新しいバージョンは、イメージだけでなく、任意のテンソルで動作できます。これで、1つ以上の軸に対して縮小を実行できます。ランクNテンソルまたはN次元テンソルとも呼ばれる任意のサイズのテンソルを使用するために、他の多くの既存の操作が拡張されました。そのようなレイヤータイプは、名前の「ND」で識別できます。スライスを使用すると、元のテンソルの一部のみを保持し、残りを破棄できます。古いスライスレイヤーは、幅、高さ、またはチャネル軸に沿って入力テンソルをスライスできました。「Core ML 3」では、2つの新しいスライスレイヤーが提供され、任意の軸でのスライスがサポートされます。ドキュメントとしてこれらのレイヤーがどのように機能するかはまだ完全にはわかりませんが、インデックスまたはマスクでスライスできるようです。なぜ2つの異なるバージョンがあるのかは、 実際に今後のいくつかのレイヤータイプでも、静的と動的のこの違いがわかります。静的は基本的に「この操作に関するすべてが事前に知られている」ことを意味し、動的は「この操作の引数は実行ごとに変更できる」ことを意味します。たとえば、レイヤーの静的バージョンには、ハードコーディングされたoutputShapeプロパティがありますが、動的バージョンでは毎回異なる出力形状を使用できます。「Core ML」は静的な画像ベースのモデルに限定されていませんが、制御フローやその他の動的な操作のメソッドも含まれているため、あらゆる種類の凝った方法でテンソルを操作できる必要があります。それらの機能を見てみましょう。これらのレイヤータイプには、Like、Static、Dynamicの3つの異なるバリエーションがあることに注意してください。「Core ML 3」では、ランダム分布からサンプリングすることで新しいテンソルを作成することもできます。任意のテンソルの連結および分割操作に加えて、「Core ML 3」は次のテンソル操作操作も追加します。ある条件に基づいて要素を選択することについて言えば、マスクを処理するためのレイヤータイプがいくつかあります。以前は、「Core ML」はニューラルネットワークグラフを予測ごとに上から下に一度だけ実行していました。しかし、グラフの特定の部分を繰り返して、他の部分をスキップできるようになりました。ニューラルネットワークのどの部分が「Core ML」によって実行されるかは、モデルの実行ごとに異なります。これは、入力データの内容に完全に依存します。これらの新しい制御フローレイヤーの使用例については、coremltoolsリポジトリからこのJupyterノートブックを確認してください。「Core ML」モデル内で単純な反復プロセスを実装する方法を示し、多くの新しいレイヤータイプを使用します。(1)LoadConstantNDレイヤーを使用して、iteration_countという名前の出力に値0をロードします。新しいレイヤータイプのほとんどは、テンソルを作成、整形、および操作するためのものです。多くの新しい数学プリミティブもあります。多くの「実際の」ニューラルネットワークは追加されていません。しかし、これらの低レベルの操作を行うことで、まだ想像されていないあらゆる種類の新しいレイヤータイプを簡単にサポートできます。繰り返しますが、新しいレイヤータイプを実装するために20の異なる数学レイヤーをCore ML mlmodelに追加する必要がある場合、カスタムレイヤーを書く方が速いかもしれません。
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