「iOS 12 Programming」のCore ML 2の章で勉強になったことのメモ

遅ればせながら、私も執筆に参加した「iOS 12 Programming」を読んでいます¹。で、sonsonさん執筆のCore ML 2の章がめちゃくちゃ勉強になったのでメモ。

著者：加藤尋樹,佐藤紘一,石川洋資,堤修一,吉田悠一,池田翔,佐藤剛士,大榎一司,所友太,
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Core MLのカスタムレイヤー

iOS 11.2から、Core MLがサポートしていないニューラルネットワークのレイヤーを、開発者が独自にコードを書いてカスタムレイヤーとして使えるようになったようです。

Core ML Toolsでmlmodelに変換する際に、convertメソッドの引数にカスタムレイヤー名と、カスタムレイヤーをハンドリングするためのcallback関数をdictionaryで渡し、iOS側ではMLCustomLayerプロトコルに準拠する形でそのカスタムレイヤーの処理を実装します。

これだけだと全然よくわからないと思うのですが、書籍にはサンプルつきで具体的に丁寧に解説されているので、詳細はぜひ書籍を読んでみてください。

カスタムレイヤーがどう役立つのか

僕は機械学習は素人なので、基本的にCoreMLを案件で使う際には、誰か機械学習の専門家が別にいて、その人がTensorFlowなりで学習したモデルをiOSに組み込むという座組になることがほとんどです。ので、自分でCoreMLがサポートしてないレイヤーを使ったモデルを自分で構築することはないのですが、「iOS側ではこういう手段もある」ということを知っていて機械学習屋さんに可能性を提示できるという点でこれは重要情報だなと。

実際にこれまでの実案件の中で「Core MLではこのネットワークはサポートされてないんだよね〜」ということを機械学習屋さんが言っていたことはあった（僕は具体的にはよくわかってない）ので、そこで「カスタムレイヤーでそこだけSwiftで実装するという手段もありますよ」という提案ができるのは大きいと思います。

Accelerate, Metalの利用

さらに、カスタムレイヤーを実装する際に、Acclerateフレームワーク（SIMD命令を利用）を使う実装、およびMetal（GPUを利用）を使う実装も示されているのが興味深かったです。

Core MLは内部的にはAcclerate/Metal(GPU)を利用しているというのはWWDCの資料等で見てきましたが、これまではそこは完全にブラックボックスで、開発者が実際にMetalのコードを書くことはありませんでした。カスタムレイヤーの登場によって、またMetalを自分で書く場面が増えたということで、「Metal入門」著者としては嬉しい限りです²。

ニューラルネットワークの圧縮

Core ML 2で追加された、ニューラルネットワークの情報量を圧縮する、つまりmlmodelファイルのサイズを小さくする機能についての解説があります。仕組みから解説されています。

Create MLを使って画像認識モデルをつくる場合は転移学習を使うことで比較的軽量にモデルがつくれますが、そうじゃないタイプのモデルの場合、ファイルサイズは結構大きくなりがちです。アプリのファイルサイズは10年前程ではないにしろ、やはり機械学習モデル導入の障壁のひとつとなりうるところですので、こうした手段を知っておくことは必要でしょう。