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机械进修(ML)十三之批量归一化、RESNET、Densenet

批量归一化

批量归一化(batch normalization)层,它能让较深的神经收集的练习变得越发轻易。对图象处置惩罚的输入数据做了标准化处置惩罚:处置惩罚后的恣意一个特性在数据集合一切样本上的均值为0、标准差为1。标准化处置惩罚输入数据使各个特性的散布邻近:这每每更轻易练习出有用的模子。

一般来讲,数据标准化预处置惩罚关于浅层模子就充足有用了。跟着模子练习的举行,当每层中参数更新时,接近输出层的输出较难涌现猛烈变化。但对深层神经收集来讲,纵然输入数据已做标准化,练习中模子参数的更新依旧很轻易形成接近输出层输出的猛烈变化。这类盘算数值的不稳固性一般令我们难以练习出有用的深度模子。

批量归一化的提出恰是为了应对深度模子练习的应战。在模子练习时,批量归一化运用小批量上的均值和标准差,不停调解神经收集中心输出,从而使全部神经收集在各层的中心输出的数值更稳固。批量归一化和下一节将要引见的残差收集为练习和设想深度模子供应了两类重要思绪。

批量归一化层

对全衔接层和卷积层做批量归一化的要领稍有差别。

对全衔接层做批量归一化

机械进修(ML)十三之批量归一化、RESNET、Densenet IT教程 第1张

 

对卷积层做批量归一化

对卷积层来讲,批量归一化发生在卷积盘算以后、运用激活函数之前。假如卷积盘算输出多个通道,我们须要对这些通道的输出离别做批量归一化,且每一个通道都具有自力的拉伸和偏移参数,并均为标量。设小批量中有m个样本。在单个通道上,假定卷积盘算输出的高和宽离别为p和q。须要对该通道中m×p×q个元素同时做批量归一化。对这些元素做标准化盘算时,我们运用雷同的均值和方差,即该通道中m×p×q个元素的均值和方差。

展望时的批量归一化

运用批量归一化练习时,我们可以将批量大小设得大一点,从而使批量内样本的均值和方差的盘算都较为正确。将练习好的模子用于展望时,我们愿望模子关于恣意输入都有肯定的输出。因而,单个样本的输出不该取决于批量归一化所须要的随机小批量中的均值和方差。一种经常使用的要领是经由过程挪动均匀预算全部练习数据集的样本均值和方差,并在展望时运用它们获得肯定的输出。可见,和抛弃层一样,批量归一化层在练习形式和展望形式下的盘算结果也是不一样的。

  • 在模子练习时,批量归一化运用小批量上的均值和标准差,不停调解神经收集的中心输出,从而使全部神经收集在各层的中心输出的数值更稳固。
  • 对全衔接层和卷积层做批量归一化的要领稍有差别。
  • 批量归一化层和抛弃层一样,在练习形式和展望形式的盘算结果是不一样的。
  • Gluon供应的BatchNorm类运用起来简朴、轻易。

批量归一化代码完成

机械进修(ML)十三之批量归一化、RESNET、Densenet IT教程 第2张

 1 import d2lzh as d2l
 2 from mxnet import autograd, gluon, init, nd
 3 from mxnet.gluon import nn
 4 
 5 net = nn.Sequential()
 6 net.add(nn.Conv2D(6, kernel_size=5),
 7         nn.BatchNorm(),
 8         nn.Activation('sigmoid'),
 9         nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
10         nn.Conv2D(16, kernel_size=5),
11         nn.BatchNorm(),
12         nn.Activation('sigmoid'),
13         nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2),
14         nn.Dense(120),
15         nn.BatchNorm(),
16         nn.Activation('sigmoid'),
17         nn.Dense(84),
18         nn.BatchNorm(),
19         nn.Activation('sigmoid'),
20         nn.Dense(10))
21 lr, num_epochs, batch_size, ctx = 1.0, 5, 256, d2l.try_gpu()
22 
23 net.initialize(ctx=ctx, init=init.Xavier())
24 trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': lr})
25 d2l.train_ch5(net, train_iter, test_iter, batch_size, trainer, ctx,
26               num_epochs)

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残差收集(ResNet)

先思索一个问题:对神经收集模子增添新的层,充足练习后的模子是不是只大概更有用地下降练习误差?理论上,原模子解的空间只是新模子解的空间的子空间。也就是说,假如我们能将新增添的层练习成恒等映照f(x)=x,新模子和原模子将一样有用。因为新模子大概得出更优的解来拟合练习数据集,因而增添层好像更轻易下降练习误差。但是在实践中,增添过量的层后练习误差每每不降反升。纵然运用批量归一化带来的数值稳固性使练习深层模子越发轻易,该问题依然存在。针对这一问题,何恺明等人提出了残差收集(ResNet)。它在2015年的ImageNet图象识别应战赛夺魁,并深刻影响了厥后的深度神经收集的设想。

残差块

聚焦于神经收集部份。下图所示,设输入为x。假定我们愿望学出的抱负映照为f(x),从而作为下图上方激活函数的输入。左图虚线框中的部份须要直接拟合出该映照f(x),而右图虚线框中的部份则须要拟合出有关恒等映照的残差映照f(x)−x。残差映照在现实中每每更轻易优化。以本节开头提到的恒等映照作为我们愿望学出的抱负映照f(x)。只需将下图中右图虚线框内上方的加权运算(如仿射)的权重和误差参数学成0,那末f(x)即为恒等映照。现实中,当抱负映照f(x)极接近于恒等映照时,残差映照也易于捕获恒等映照的纤细波动。下图右图也是ResNet的基本块,即残差块(residual block)。在残差块中,输入可经由过程跨层的数据线路更快地向前流传。

机械进修(ML)十三之批量归一化、RESNET、Densenet IT教程 第4张

 

ResNet沿用了VGG全3×3卷积层的设想。残差块里起首有2个有雷同输出通道数的3×3卷积层。每一个卷积层后接一个批量归一化层和ReLU激活函数。然后我们将输入跳过这两个卷积运算后直接加在末了的ReLU激活函数前。如许的设想请求两个卷积层的输出与输入外形一样,从而可以相加。假如想转变通道数,就须要引入一个分外的1×1卷积层来将输入变换成须要的外形后再做相加运算。

ResNet模子

ResNet的前两层跟之前引见的GoogLeNet中的一样:在输出通道数为64、步幅为2的7×7卷积层后接步幅为2的3×3的最大池化层。差别之处在于ResNet每一个卷积层后增添的批量归一化层。

GoogLeNet在背面接了4个由Inception块构成的模块。ResNet则运用4个由残差块构成的模块,每一个模块运用若干个一样输出通道数的残差块。第一个模块的通道数同输入通道数一致。因为之前已运用了步幅为2的最大池化层,所以不必减小高和宽。以后的每一个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍,并将高和宽减半。接着我们为ResNet到场一切残差块。这里每一个模块运用两个残差块。末了,与GoogLeNet一样,到场全局均匀池化层后接上全衔接层输出。每一个模块里有4个卷积层(不盘算1×1卷积层),加上最入手下手的卷积层和末了的全衔接层,总计18层。这个模子一般也被称为ResNet-18。经由过程设置差别的通道数和模块里的残差块数可以获得差别的ResNet模子,比方更深的含152层的ResNet-152。虽然ResNet的主体架构跟GoogLeNet的相似,但ResNet构造更简朴,修正也更轻易。这些要素都致使了ResNet敏捷被普遍运用。

  • 残差块经由过程跨层的数据通道从而可以练习出有用的深度神经收集。
  • ResNet深刻影响了厥后的深度神经收集的设想。

浓密衔接收集(DenseNet)

ResNet中的跨层衔接设想引伸出了数个后续事情。本节我们引见个中的一个:浓密衔接收集(DenseNet)。 它与ResNet的重要区分如下图所示。

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上图将部份前后相邻的运算笼统为模块A和模块B。与ResNet的重要区分在于,DenseNet里模块B的输出不是像ResNet那样和模块A的输出相加,而是在通道维上贯穿连接。如许模块A的输出可以直接传入模块B背面的层。在这个设想里,模块A直接跟模块B背面的一切层衔接在了一同。这也是它被称为“浓密衔接”的缘由。

DenseNet的重要构建模块是浓密块(dense block)和过渡层(transition layer)。前者定义了输入和输出是怎样贯穿连接的,后者则用来掌握通道数,使之不过大。

浓密块

enseNet运用了ResNet改良版的“批量归一化、激活和卷积”构造。浓密块由多个conv_block构成,每块运用雷同的输出通道数。但在前向盘算时,我们将每块的输入和输出在通道维上贯穿连接。

过渡层

因为每一个浓密块都邑带来通道数的增添,运用过量则会带来过于庞杂的模子。过渡层用来掌握模子庞杂度。它经由过程1×1卷积层来减小通道数,并运用步幅为2的均匀池化层减半高和宽,从而进一步下降模子庞杂度。

DenseNet模子

DenseNet起首运用同ResNet一样的单卷积层和最大池化层。

相似于ResNet接下来运用的4个残差块,DenseNet运用的是4个浓密块。同ResNet一样,我们可以设置每一个浓密块运用多少个卷积层。这里我们设成4,从而与上一节的ResNet-18保持一致。浓密块里的卷积层通道数(即增长率)设为32,所以每一个浓密块将增添128个通道。ResNet里经由过程步幅为2的残差块在每一个模块之间减小高和宽。这里我们则运用过渡层来减半高和宽,并减半通道数。同ResNet一样,末了接上全局池化层和全衔接层来输出。

  • 在跨层衔接上,差别于ResNet中将输入与输出相加,DenseNet在通道维上贯穿连接输入与输出。
  • DenseNet的重要构建模块是浓密块和过渡层。

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