Kerasで学ぶ！形状変更（Reshape）レイヤーの使い方

2024年7月26日2024年8月21日

イラスト出展：Stable Diffusion オンライン
License:CreativeML Open RAIL-M Addendum

初めに

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イムちゃん

ディープラーニングでよく使う形状変更（Reshape）レイヤーについて、分かりやすく説明するね！

この記事では、Kerasのディープラーニングで利用できる形状変更レイヤーについて、具体的な例を交えて解説します。

※ この記事はディープラーニングおよびKerasの知識がある方向けのリファレンスになります。

形状変更レイヤーとは

形状変更（Reshape）とは、テンソル（多次元配列）の形状（各次元の長さ）を変更する操作のことです。例えば、3x4の形状を持つテンソルを、2x6や1x12などの別の形状に変換できます。形状変更を行っても、テンソルの要素数は変わりません。形状を変更することで、異なるモデルやアルゴリズムに適した形でデータを提供することが可能になります。

形状変更（reshape）の具体的な例

形状が (3, 4) のテンソルを形状が (2, 6) のテンソルに変更する例です。

[[ 1,  2,  3,  4],
 [ 5,  6,  7,  8],
 [ 9, 10, 11, 12]]
↓↓↓
[[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
 [ 7,  8,  9, 10, 11, 12]]

形状変更（reshape）の目的

形状変更は主に、特定の形状を持つ入力を必要とするモデルにデータを適合させるために用いられます。

形状変更（reshape）の注意点

形状変更を行う際、データ自体の値は変わりませんが、データの構造や解釈の仕方が変わる可能性があります。これは、形状変更がデータの次元を変える操作だからです。
例えば、形状 (3, 4) のテンソルを形状 (2, 6) のテンソルに形状変更した場合、元のデータが画像データであれば、形状変更後のデータは同じ画素値を持っているものの、行と列の情報が失われているため、画像としての意味は失われます。

[[ 1,  2,  3,  4],
 [ 5,  6,  7,  8],
 [ 9, 10, 11, 12]]
↓↓↓
[[ 1,  2,  3,  4,  5,  6],
 [ 7,  8,  9, 10, 11, 12]]

形状変更は次元の異なる他レイヤーと結合する際に必要なことですが、形状変更がデータの意味を大きく変えない様に注意する必要があります。

形状変更（reshape）による意味の変化を避ける方法

形状変更による意味の変化を避けるためには、以下の点に注意することが重要です。

目的に合った形状変更
モデルの入力層や次の処理ステップが求める形状にデータを適合させる。
データの意味を理解する
形状変更前後でデータがどのように解釈されるかを理解する。
適切なレイヤーの使用
KerasのReshapeやFlattenレイヤー、Permuteレイヤーを適切に使用する。

形状変更がデータの意味を大きく変える場合には、データ前処理やモデル設計の見直しが必要です。正しく形状変更を行うことで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。

形状変更（reshape）レイヤーの種類

Reshapeレイヤー

説明

Reshapeレイヤーは、テンソルの形状を指定した形に変更します。Reshapeは、入力データの形状を既存モデルの要求に合わせる場合などに用います。多くの全結合ニューラルネットワーク（DNN）は、1次元ベクトル形式の入力を必要とします。しかし、画像データは通常2次元（または3次元）の形状を持っています。この場合、Reshapeレイヤーを使用して2次元（または3次元）の画像データを1次元のベクトルに変換します。

用途

入力データの形状を既存モデルの要求に合わせる。
特定の層に入力する前にテンソルの形状を調整する。

ソースサンプル

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Reshape

model = Sequential([
    Reshape((4, 4), input_shape=(16,))
])

Flattenレイヤー

説明

Flattenレイヤーは、多次元の入力を1次元のベクトルに変換します。これは通常、畳み込み層の出力を全結合層に渡す前に使用されます。
全結合層は、ニューラルネットワークの中で各ニューロンが前の層のすべてのニューロンに接続される層で、入力テンソルに重み行列を掛け算して出力を計算します。この行列計算を効率的に行うため、全結合層は1次元で設計されています。
そのため、画像分析で用いる畳み込み層の出力を全結合層に渡す場合、2次元の画像データの畳み込み結果を1次元に変換する必要があります。

用途

畳み込み層の出力を全結合層に渡す際に使用。

ソースサンプル

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Flatten

model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(4, 4, 1))
])

形状変更（reshape）レイヤーの種類

Permuteレイヤー

説明

Permuteレイヤーは、テンソルの次元の順序を変更する操作を行います。具体的には、テンソルの各次元（例えば、高さ、幅、チャンネルなど）の順序を指定した通りに並び替えます。畳み込み層やリカレント層は特定の次元順序でデータを期待します。たとえば、KerasのConv2Dレイヤーはデフォルトで「チャネル最後」（channels last）形式のデータ（形状 (batch_size, height, width, channels)）を期待しますが、他のライブラリやレイヤーでは「チャネル最初」（channels first）形式（形状 (batch_size, channels, height, width)）を使う場合もあります。Permuteレイヤーを使うことで、この順序を変更できます。

用途

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の中で、次元の順序を変更する際に使用。

ソースサンプル

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Reshape, Flatten, Permute

model = Sequential([
    Reshape((4, 4), input_shape=(16,)),
    Flatten(),
    Permute((2, 1))
])

パディングとトリミングについて

形状変更と似た操作にパディングとトリミングがあります。パディングとトリミングも既存モデルの要求に合わせて入力データを修正する際に用います。

パディングについて

パディングは入力データに特定の値を加えてサイズを変更する操作です。例えば、入力データが20x20の画像で、既存モデルの要求が24x24だとします。この場合、形状変更をしてもモデルの要求を満たせません。こういう場合にパディングを用います。
例えば、足りない部分に0を埋めて要求を満たす形状にします。Kerasでパディングを行う場合はZeroPadding2Dなどを利用します。

ソースサンプル

from keras.models import Sequential
from keras.layers import ZeroPadding2D, Reshape

# モデルの作成
model = Sequential()

# 入力層（例：形状が (28, 28, 1) の画像データ）
input_shape = (28, 28, 1)

# パディングを追加
model.add(ZeroPadding2D(padding=(2, 2), input_shape=input_shape))

# 形状変更（例：全結合層に入力するためにベクトル化）
model.add(Reshape((32*32,)))

トリミングについて

トリミングはパディングの逆操作で、既存のテンソルから特定のエッジのデータを削除する操作です。
例えば、入力データが30x30の画像で、既存モデルの要求が24x24だとします。こういう場合はトリミングを用いて縁の部分を切り取ることで、モデルの要求に合わせることが出来ます。
トリミングはKerasにおいては専用のレイヤーとして提供されていないため、トリミングを行うにはカスタムレイヤーを作成する必要があります。

ソースサンプル

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Layer
import tensorflow as tf

class TrimLayer(Layer):
    def __init__(self, cropping, **kwargs):
        super(TrimLayer, self).__init__(**kwargs)
        self.cropping = cropping

    def call(self, inputs):
        cropping = self.cropping
        if len(cropping) == 2:  # 2Dの場合
            cropping_top, cropping_bottom = cropping[0]
            cropping_left, cropping_right = cropping[1]
            return inputs[:, cropping_top:-cropping_bottom, cropping_left:-cropping_right, :]
        elif len(cropping) == 3:  # 3Dの場合
            cropping_start, cropping_end = cropping[0]
            cropping_top, cropping_bottom = cropping[1]
            cropping_left, cropping_right = cropping[2]
            return inputs[:, cropping_start:-cropping_end, cropping_top:-cropping_bottom, cropping_left:-cropping_right, :]
        else:
            raise ValueError('Invalid cropping dimensions.')

# モデルの作成
model = Sequential()

# 入力層（例：形状が (32, 32, 1) の画像データ）
input_shape = (32, 32, 1)
model.add(tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=input_shape))

# トリミングを追加（例：各辺から2ピクセルずつ削除）
model.add(TrimLayer(cropping=((2, 2), (2, 2))))