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  • Keras中dense层原理及用法解释

    千次阅读 多人点赞 2021-01-20 23:11:05
    文章目录一.全连接层Fully Connection作用二.API解释2.1 示例1:dense层为输入...因此,dense层的目的是将前面提取的特征,在dense经过非线性变化,提取这些特征之间的关联,最后映射到输出空间上。 如下3x3x5的数据,

    一.全连接层Fully Connection作用

    全连接的核心操作就是矩阵向量乘积
    y=Wxy =W*x
    本质就是由一个特征空间线性变换到另一个特征空间。因此,dense层的目的是将前面提取的特征,在dense经过非线性变化,提取这些特征之间的关联,最后映射到输出空间上。

    如下3x3x5的数据,转换成1x4096的形式。中间实现转换这个过程是一个卷积操作, 卷积操作就是利用了矩阵向量乘积的原理实现
    在这里插入图片描述
    我们用一个3x3x5的filter 去卷积激活函数的输出,得到的结果就是一个fully connected layer 的一个神经元的输出,这个输出就是一个值
    在这里插入图片描述
    FC层在keras中叫做Dense层,正在pytorch中交Linear层

    二.API解释

    keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
    
    

    参数解释如下(黑体为常用参数):

    units :代表该层的输出维度神经元个数, units解释为神经元个数为了方便计算参数量,解释为输出维度为了方便计算维度
    activation=None:激活函数.但是默认 liner (详见API的activation)
    use_bias=True:布尔值,该层是否使用偏置向量b
    kernel_initializer:初始化w权重 (详见API的initializers)
    bias_initializer:初始化b权重 (详见API的initializers)
    kernel_regularizer:施加在权重w上的正则项 (详见API的regularizer)
    bias_regularizer:施加在偏置向量b上的正则项 (详见API的regularizer)
    activity_regularizer:施加在输出上的正则项 (详见API的regularizer)
    kernel_constraint:施加在权重w上的约束项 (详见API的constraints)
    bias_constraint:施加在偏置b上的约束项 (详见API的constraints)

    2.1 示例1:dense层为输入层

    # 作为 Sequential 模型的第一层,需要指定输入维度。可以为 input_shape=(16,) 或者 input_dim=16,这两者是等价的。
    model = Sequential()
    model.add(Dense(32, input_shape=(16,))) #其输出数组的尺寸为 (*, 32),模型以尺寸(*, 16) 的数组作为输入
    
    # 在第一层之后,就不再需要指定输入的尺寸了:
    model.add(Dense(32))
    

    ⚠️:作为 Sequential 模型的第一层,需要指定输入维度input_shape。
    注意与input_dim区分

    • input_shape是指输入张量的shape
    • input_dim是指的张量的维度

    比如,一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,),input_dim = 1(因为是一阶)
    一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3),input_dim = 2(因为是二阶)
    一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1),input_dim = 3(因为是三阶)
    相反,如果input_dim=784,说明输入是一个784维的向量,这相当于一个一阶的张量,它的shape就是(784,)。因此,input_shape=(784,)。

    2.2 示例2:dense层为中间层

    这里使用的是Sequential模型,同时展示了dense作为输入层,中间层和输出层

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
    
    model = Sequential() # 顺序模型
    
    # 输入层
    model.add(Dense(7, input_shape=(4,)))  # Dense作第一层要写input—_shape
    model.add(Activation('sigmoid')) # 激活函数
    
    # 隐层
    model.add(Dense(13))  # Dense层为中间层
    model.add(Activation('sigmoid')) # 激活函数
    
    # 输出层
    model.add(Dense(5))
    model.add(Activation('softmax'))
    
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=["accuracy"])
    
    model.summary()
    

    2.3 示例3:dense层为输出层

    这里使用的是Model模型,展示了dense层为输出层

    from tensorflow.python.keras import *
    from tensorflow.python.keras.layers import *
    
    x=Input(shape=(5,))
    y=Dense(1,activation='softmax')(x)
    
    model=Model(inputs=x,outputs=y)
    model.summary()
    

    三.实现过程

    Output=activation(dot(input,kernel)+bias)Output = activation(dot(input, kernel) + bias)

    • activation 是按逐个元素计算的激活函数
    • kernel 是由网络层创建的权值矩阵
    • bias 是其创建的偏置向量 (只在use_bias 为 True 时才有用)

    四.数学解释

    该部分转载自:🔗

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  • LSTM模型怎样增加Dense(全连接)

    千次阅读 2020-04-02 11:08:24
    LSTM模型后增加Dense全连接层的作用是什么? (Dense就是常用的全连接层) self.dense = torch.nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, 1024), nn.ReLU(), #nn.Tanh() nn.Linear(10...

    「公开课干货分享」LSTM长短期记忆神经网络的学习与实现

     

     

    1 什么是LSTM?

    长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)是一种特殊的RNN,主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说,就是相比普通的RNN,LSTM能够在更长的序列中有更好的表现


    用LSTM提取时序特征的优越性  VS  传统的特征提取:HOG, LBP

     

     

    2 LSTM模型增加Dense全连接层

    (Dense就是常用的全连接层)

    
    self.dense = torch.nn.Sequential(
                nn.Linear(hidden_dim, 1024),
                nn.ReLU(),                      #nn.Tanh()
                nn.Linear(1024, 512),
                nn.ReLU(),                      #nn.Tanh()
                nn.Linear(512, 128),
                nn.ReLU(),
            )
    
    
    

     

     

    3 LSTM 相关的知识点

     

     

     

     


    LSTM主要用于处理变长序列,就是说输入的长度是可变的。而全连接层的输入长度是固定的。
    by 永仁永仁


    LSTM用于特征提取,FC用于分类。FC的作用是连接特征值跟loss function。除了FC,也可以考虑SVM进行分类。用FC的目的主要是考虑back propgation的连续性。
    by 咸菜坛子


    lstm和cnn都是部分连接共享参数,全连接是全部连接。

     


     

     

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  • 层的作用是将前项和后项的所有节点全部连接起来,该模式会带来大量的权值,主流的全连接层为Dense层 汇聚层Dropout: Dropout层的作用是随机的丢弃一部分的网络权值,所谓的丢弃就是指前向后相传播时都不更新...
    Sequential是多个网络层的线性堆叠

    全连接层
    该层的作用是将前项和后项的所有节点全部连接起来,该模式会带来大量的权值,主流的全连接层为Dense层

    汇聚层Dropout:
    Dropout层的作用是随机的丢弃一部分的网络权值,所谓的丢弃就是指前向后相传播时都不更新权值,使用Dropout的目的是为了减轻权值对网络的作用,增加网络的泛化能力,防止过拟合

    嵌入层 Embedding:
    Embedding层是把汉字或英语等自然语言转换成向量表示,常用的方法有GOOGLE的word2vec


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  • ROIPooling的作用,就是resize到统一尺寸,这样才能利用预训练的全连接层参数,大多是7*7大小, 这是因为全链接层需要固定的输入尺寸.那么为什么需要固定尺寸呢? 全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全...

    在这里插入图片描述
    ROIPooling的作用,就是resize到统一尺寸,这样才能利用预训练的全连接层参数,大多是7*7大小,

    这是因为全链接层需要固定的输入尺寸.那么为什么需要固定尺寸呢?

    全连接层的计算其实相当于输入的特征图数据矩阵和全连接层权值矩阵进行内积

    以vgg16,51277的特征输入为例,紧接着两个全连接层。

    如果是caffe,这个特征图进入全连接层之后就会被flatten成一个25088维的向量,同时这个全连接层会初始化一个25088*4096的权值矩阵,这两个进行矩阵乘积运算,最后输出一个4096的一维向量。

    [1,51277] * [51277,4096]=[1,4096]
    你看这里就知道为什么要固定77了,后面全连接层的参数维度是固定的,5127*7是不能改变的,不然维度对应不上。

    换言之:全连接的参数是随前层大小的变化而变的,如果输入图片大小不一样,那么全连接层之前的feature map也不一样,那全连接层的参数数量就不能确定, 所以必须实现固定输入图像的大小。

    作用:
    多个全连接层相接,是因为添加非线性。一个全连接层中一个神经元相当于一个多项式。

    如果全连接层宽度不变,增加长度:

    优点:神经元个数增加,模型复杂度提升;全连接层数加深,模型非线性表达能力提高。理论上都可以提高模型的学习能力。

    如果全连接层长度不变,增加宽度:

    优点:神经元个数增加,模型复杂度提升。理论上可以提高模型的学习能力。

    难度长度和宽度都是越多越好?

    肯定不是

    (1)缺点:学习能力太好容易造成过拟合。

    (2)缺点:运算时间增加,效率变低。

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dense层的作用