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  • MDNet中layers层的输出

    2021-03-18 21:58:05
    layers = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=7, stride=2), nn.ReLU(inplace=True),#激活函数,同时inplace设置为True,原值将会被覆盖。 n.
    layers = nn.Sequential(OrderedDict([
                    ('conv1', nn.Sequential(nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=7, stride=2),
                                            nn.ReLU(inplace=True),#激活函数,同时inplace设置为True,原值将会被覆盖。
                                            nn.LocalResponseNorm(2),#归一化
                                            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2))),
                    ('conv2', nn.Sequential(nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, stride=2),
                                            nn.ReLU(inplace=True),
                                            nn.LocalResponseNorm(2),
                                            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2))),
                    ('conv3', nn.Sequential(nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1),
                                            nn.ReLU(inplace=True))),
                    ('fc4',   nn.Sequential(nn.Linear(512 * 3 * 3, 512),
                                            nn.ReLU(inplace=True))),
                    ('fc5',   nn.Sequential(nn.Dropout(0.5),
                                            nn.Linear(512, 512),
                                            nn.ReLU(inplace=True)))]))
    for l in layers:
        print(l)

    输出结果为:

    Sequential(
      (0): Conv2d(3, 96, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2))
      (1): ReLU(inplace=True)
      (2): LocalResponseNorm(2, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)
      (3): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    )
    Sequential(
      (0): Conv2d(96, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(2, 2))
      (1): ReLU(inplace=True)
      (2): LocalResponseNorm(2, alpha=0.0001, beta=0.75, k=1.0)
      (3): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
    )
    Sequential(
      (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1))
      (1): ReLU(inplace=True)
    )
    Sequential(
      (0): Linear(in_features=4608, out_features=512, bias=True)
      (1): ReLU(inplace=True)
    )
    Sequential(
      (0): Dropout(p=0.5, inplace=False)
      (1): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
      (2): ReLU(inplace=True)
    )

     

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  • 通常卷积神经网络的层数是不断升高,如经典resnet和vgg网络。 vgg网络结构: conv_layers = [ # 5 units of conv + max pooling # unit 1 layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", ...

    通常卷积神经网络的层数是不断升高的,如经典的resnet和vgg网络。

    vgg的网络结构:

    conv_layers = [ # 5 units of conv + max pooling
        # unit 1
        layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),
    
        # unit 2
        layers.Conv2D(128, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.Conv2D(128, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),
    
        # unit 3
        layers.Conv2D(256, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.Conv2D(256, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),
    
        # unit 4
        layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same'),
    
        # unit 5
        layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.Conv2D(512, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),
        layers.MaxPool2D(pool_size=[2, 2], strides=2, padding='same')
    
    ]
    

    理解这个问题首先要理解filter size的作用,就是layers的作用。
    由于图像是像素形成的,因此第一层一般是提取像素点,而这些像素点一般是noisy的。因此卷积层的作用就是在这些noisy背景中提取图像特征。每一层layer都提取图像的一些特征,在浅层时,我们提取的大部分是浅层次的特征,如图像的边缘,角,点,线等。在下一卷积层,我们将这些浅层次特征再次组合形成较大的特征,如把边缘组合成正方形,圆形等。

    当卷积层继续增加时,这些初步特征将组合成更高层次的pattern,如车轮,车窗,车灯等。所以卷积层的filter设置越来越高,将高层的特征传给全连接层用来训练模型。

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  • 官方文档如下:activation='relu'可见默认激活relu class mxnet.gluon.rnn.RNN(hidden_size, num_layers=1, activation='relu', layout='TNC', dropout=0, bidirectional=False, i2h_weight_initializer=None...

    官方文档如下:activation='relu'可见默认的激活层为relu

    class mxnet.gluon.rnn.RNN(hidden_size, num_layers=1, activation='relu', layout='TNC', dropout=0, bidirectional=False, i2h_weight_initializer=None, h2h_weight_initializer=None, i2h_bias_initializer='zeros', h2h_bias_initializer='zeros', input_size=0, **kwargs)

    activation参数解释如下:

    activation ({'relu' or 'tanh'}, default 'relu') – The activation function to use.

    所以,在用这个循环神经网络时,选激活层一定要特别注意。

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  • 一般来说,激活执行逐个元素操作, 输入一个底层 blob, 输出一个尺寸相同顶层 blob。 在以下列出这些中,我们将忽略输入和输出 blob 尺寸,因为它们是相同: 输入: n * c * h * w输出: n * c * h...
    一般来说,激活层执行逐个元素的操作, 输入一个底层 blob, 输出一个尺寸相同的顶层 blob。 在以下列出的这些层中,我们将忽略输入和输出 blob 的尺寸,因为它们是相同的:
    • 输入: n * c * h * w
    • 输出: n * c * h * w


    ReLU / Rectified-Linear and Leaky-ReLU
    • 层类型: ReLU
    • CPU 实现代码: ./src/caffe/layers/relu_layer.cpp
    • CUDA GPU 实现代码: ./src/caffe/layers/relu_layer.cu

    参数:
    Optional(可选的)
    • negative_slope [default 0]: 设置激活函数在负数部分的斜率(默认为 0), 对输入数据小于零的部分乘以这个因子,斜率为 0 时,小于零的部分完全滤掉。

    例子( ./models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt)

    layer {
      name: "relu1"
      type: "ReLU"
      bottom: "conv1"
      top: "conv1"
    }
    给定一个输入数据, 当 x > 0 时, ReLU 层的输出为 x, 当 x <= 0 时, 输出为negative_slope * x。
    当negative_slope未指定时,等同于标准的ReLU函数max(x, 0),该层也支持原(址 in-place)计算, 即它的底层 blob 和顶层 blob 可以是同一个以节省内存开销。


    Sigmoid
    The Sigmoid 层使用 sigmoid(x)函数计算每个输入数据的输出
    • 层类型: Sigmoid
    • CPU 实现代码: ./src/caffe/layers/sigmoid_layer.cpp
    • CUDA GPU 实现代码: ./src/caffe/layers/sigmoid_layer.cu
    例子( ./examples/mnist/mnist_autoencoder.prototxt)

    layer {
      name: "encode1neuron"
      bottom: "encode1"
      top: "encode1neuron"
      type: "Sigmoid"
    }


    TanH / Hyperbolic Tangent
    The TanH 层使用 tanh(x)函数计算每个输入数据 x 的输出
    • 层类型: TanH
    • CPU 实现代码: ./src/caffe/layers/tanh_layer.cpp
    • CUDA GPU 实现代码: ./src/caffe/layers/tanh_layer.cu

    例子

    layer {
      name: "layer"
      bottom: "in"
      top: "out"
      type: "TanH"
    }


    Absolute Value
    The AbsVal 层使用 abs(x)函数计算每个输入数据 x 的输出
    • 层类型: AbsVal
    • CPU 实现代码: ./src/caffe/layers/absval_layer.cpp
    • CUDA GPU 实现代码: ./src/caffe/layers/absval_layer.cu

    例子

    layer {
      name: "layer"
      bottom: "in"
      top: "out"
      type: "AbsVal"
    }


    Power
    The Power 层使用函数(shift + scale * x) ^ power 计算每个输入数据 x 的输出
    • 层类型: Power
    • CPU 实现代码: ./src/caffe/layers/power_layer.cpp
    • CUDA GPU 实现代码: ./src/caffe/layers/power_layer.cu

    参数:
    Optional(可选的)
    • power [default 1]
    • scale [default 1]
    • shift [default 0]

    例子

    layer {
      name: "layer"
      bottom: "in"
      top: "out"
      type: "Power"
      power_param {
        power: 1
        scale: 1
        shift: 0
      }
    }


    BNLL
    The BNLL 层使用函数 log(1 + exp(x))计算每个输入数据 x 的输出。
    • 层类型: BNLL
    • CPU 实现代码: ./src/caffe/layers/bnll_layer.cpp
    • CUDA GPU 实现代码: ./src/caffe/layers/bnll_layer.cu

    例子

    layer {
      name: "layer"
      bottom: "in"
      top: "out"
      type: BNLL
    }

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layers的relu层