深層学習における"Head"や"Backbone"の意味とは？

これらの用語「head」と「backbone」は、コンピュータビジョンの分野における深層学習モデルの構造に関連して使われます。

1. Backbone (バックボーン)

「Backbone」は英語で「背骨」を意味しますが、比喩的に基盤や中心的な支持構造を指すことがあります。たとえば、通信ネットワークの主要な伝送路を「ネットワークのバックボーン」と呼ぶことがあります。コンピュータビジョンのモデルにおいては、この「backbone」はモデルの主要な特徴抽出部分を指します。この部分は通常、深層の畳み込みニューラルネットワークで構成され、入力画像から低レベルから高レベルの特徴を抽出する役割を果たします。この部分がモデルの「背骨」であり、その上に他の部分が構築されます。

2. Head (ヘッド)

「head」は「頭」を意味しますが、多くの異なる文脈で使われることがあります。コンピュータビジョンのモデルにおいて、「head」は通常、モデルの出力部分を指します。これは「backbone」の上に構築され、抽出された特徴を利用して特定のタスク（分類、検出、セグメンテーションなど）に適した出力を生成します。この「head」は、モデル全体のアーキテクチャの中で高レベルの処理を担当するため、「頭」のメタファーが使われるのです。

要するに、これらの用語はモデルのアーキテクチャの異なる部分を人間の体になぞらえて呼ばれているのです。バックボーンは基本的な特徴抽出を行う、モデルの「背骨」であり、ヘッドはこれらの特徴を利用して高レベルのタスクを行う「頭」のような部分です。これは英語のメタファーとしてよく使われる方法で、技術的な概念を人間の体の部分になぞらえて視覚的に理解しやすくしています。

では、例えばVision TransformerにおけるMulti-Head AttentionのHeadはなぜHead？

英語では「head」は確かに「頭」という意味が基本ですが、これは非常に多様な用途があり、比喩的な意味や概念的な意味で使われることも多いです。例えば、「head of a company」は企業のトップを指し、「head start」は優位なスタートを意味します。また、技術の分野でも、「head of a list」はリストの最初の要素を指すことがあります。

深層学習におけるMulti-Head Attentionの「head」は、元の情報を分割して複数の部分または側面を並行して処理する「部分」または「側面」を意味します。ここで「head」が使われる理由は、それぞれの「head」が独立して情報を処理し、異なる視点からデータに注意を払うからです。これはまるで複数の「頭」が同時に異なる側面に注意を払っているかのようなイメージです。

また、並行処理の文脈では、「head」が複数の処理ユニットやエンティティを指すことがあります。たとえば、磁気テープやディスクドライブにおける「read/write head」はデータの読み書きを行う部分を指します。これは独立した機能を持つため、「head」と呼ばれます。

これらの文化的な背景と技術的な用語の用法を考慮すると、Multi-Head Attentionにおいて「head」が指すのは、並行して働く独立した注意のユニットという意味で使われていると解釈できます。それぞれの「head」は、データの異なる側面に注意を払う、まるで独立した「頭」が考えているかのような役割を担っているのです。