Задайте пользовательский взвешенный слой классификации

Совет

Чтобы создать классификацию выходной слой с потерей перекрестной энтропии для k взаимоисключающие классы, использовать classificationLayer. Если вы хотите использовать различную функцию потерь для своих проблем классификации, то можно задать пользовательскую классификацию выходной слой с помощью этого примера в качестве руководства.

В этом примере показано, как задать и создать пользовательскую взвешенную классификацию выходной слой со взвешенной потерей перекрестной энтропии. Используйте взвешенный слой классификации для проблем классификации с неустойчивым распределением классов. Для примера, показывающего, как использовать взвешенный слой классификации в сети, смотрите Распознание речевых команд с использованием глубокого обучения.

Чтобы задать пользовательскую классификацию выходной слой, можно использовать шаблон, обеспеченный в этом примере, который берет вас через следующие шаги:

Назовите слой – Дают слою имя, таким образом, это может использоваться в MATLAB^®.
Объявите, что свойства слоя – Задают свойства слоя.
Создайте (дополнительную) функцию конструктора – Задают, как создать слой и инициализировать его свойства. Если вы не задаете функцию конструктора, то программное обеспечение инициализирует свойства '' при создании.
Создайте прямую функцию потерь – Задают потерю между предсказаниями и учебными целями.
Создайте обратную (дополнительную) функцию потерь – Задают производную потери относительно предсказаний. Если вы не задаете обратную функцию потерь, то прямая функция потерь должна поддержать dlarray объекты.

Взвешенный слой классификации вычисляет взвешенную потерю перекрестной энтропии для проблем классификации. Взвешенная перекрестная энтропия является ошибочной мерой между двумя непрерывными случайными переменными. Для баллов предсказания Y и обучение предназначаются для T, взвешенной потерей перекрестной энтропии между Y и T дают

$L = - \frac{1}{N} \sum_{n = 1}^{N} \sum_{i = 1}^{K} w_{i} T_{n i} \log (Y_{n i}),$

где N является количеством наблюдений, K является количеством классов, и w является вектором из весов для каждого класса.

Классификация Выходной шаблон слоя

Скопируйте классификацию выходной шаблон слоя в новый файл в MATLAB. Этот шаблон обрисовывает в общих чертах структуру классификации выходной слой и включает функции, которые задают поведение слоя.

classdef myClassificationLayer < nnet.layer.ClassificationLayer
        
    properties
        % (Optional) Layer properties.

        % Layer properties go here.
    end
 
    methods
        function layer = myClassificationLayer()           
            % (Optional) Create a myClassificationLayer.

            % Layer constructor function goes here.
        end

        function loss = forwardLoss(layer, Y, T)
            % Return the loss between the predictions Y and the training 
            % targets T.
            %
            % Inputs:
            %         layer - Output layer
            %         Y     – Predictions made by network
            %         T     – Training targets
            %
            % Output:
            %         loss  - Loss between Y and T

            % Layer forward loss function goes here.
        end
        
        function dLdY = backwardLoss(layer, Y, T)
            % (Optional) Backward propagate the derivative of the loss 
            % function.
            %
            % Inputs:
            %         layer - Output layer
            %         Y     – Predictions made by network
            %         T     – Training targets
            %
            % Output:
            %         dLdY  - Derivative of the loss with respect to the 
            %                 predictions Y

            % Layer backward loss function goes here.
        end
    end
end

Назовите слой

Во-первых, дайте слою имя. В первой линии файла класса замените существующее имя myClassificationLayer с weightedClassificationLayer.

classdef weightedClassificationLayer < nnet.layer.ClassificationLayer
    ...
end

Затем переименуйте myClassificationLayer функция конструктора (первая функция в methods разделите) так, чтобы это имело то же имя как слой.

    methods
        function layer = weightedClassificationLayer()           
            ...
        end

        ...
     end

Сохраните слой

Сохраните файл класса слоя в новом файле с именем weightedClassificationLayer.m. Имя файла должно совпадать с именем слоя. Чтобы использовать слой, необходимо сохранить файл в текущей папке или в папке на пути MATLAB.

Объявите свойства слоя

Объявите свойства слоя в properties раздел.

По умолчанию пользовательские выходные слои имеют следующие свойства:

Name – Имя слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Чтобы включать слой в график слоев, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете серийную сеть со слоем и Name установлен в '', затем программное обеспечение автоматически присваивает имя к слою в учебное время.
Description – Однострочное описание слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Это описание появляется, когда слой отображен в Layer массив. Если вы не задаете описание слоя, то программное обеспечение отображает "Classification Output" или "Regression Output".
Type – Тип слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Значение Type появляется, когда слой отображен в Layer массив. Если вы не задаете тип слоя, то программное обеспечение отображает имя класса слоя.

Пользовательские слои классификации также имеют следующее свойство:

Classes – Классы выходного слоя в виде категориального вектора, массива строк, массива ячеек из символьных векторов или 'auto'. Если Classes 'auto', затем программное обеспечение автоматически устанавливает классы в учебное время. Если вы задаете массив строк или массив ячеек из символьных векторов str, затем программное обеспечение устанавливает классы выходного слоя к categorical(str,str). Значением по умолчанию является 'auto'.

Пользовательские слои регрессии также имеют следующее свойство:

ResponseNames – Имена ответов, заданных массив ячеек из символьных векторов или массив строк. В учебное время программное обеспечение автоматически определяет имена ответа согласно обучающим данным. Значением по умолчанию является {}.

Если слой не имеет никаких других свойств, то можно не использовать properties раздел.

В этом примере слой требует, чтобы дополнительное свойство сохранило веса класса. Задайте свойство ClassWeights в properties раздел.

    properties
        % Vector of weights corresponding to the classes in the training
        % data
        ClassWeights
    end

Создайте функцию конструктора

Создайте функцию, которая создает слой и инициализирует свойства слоя. Задайте любые переменные, требуемые создать слой как входные параметры к функции конструктора.

Задайте входной параметр classWeights присваивать ClassWeights свойство. Также задайте дополнительный входной параметр name присваивать Name свойство при создании. Добавьте комментарий в верхнюю часть функции, которая объясняет синтаксисы функции.

        function layer = weightedClassificationLayer(classWeights, name)
            % layer = weightedClassificationLayer(classWeights) creates a
            % weighted cross entropy loss layer. classWeights is a row
            % vector of weights corresponding to the classes in the order
            % that they appear in the training data.
            % 
            % layer = weightedClassificationLayer(classWeights, name)
            % additionally specifies the layer name.

            ...
        end

Инициализируйте свойства слоя

Замените комментарий % Layer constructor function goes here с кодом, который инициализирует свойства слоя.

Дайте слою однострочное описание путем установки Description свойство слоя. Установите Name свойство к дополнительному входному параметру name.

        function layer = weightedClassificationLayer(classWeights, name)
            % layer = weightedClassificationLayer(classWeights) creates a
            % weighted cross entropy loss layer. classWeights is a row
            % vector of weights corresponding to the classes in the order
            % that they appear in the training data.
            % 
            % layer = weightedClassificationLayer(classWeights, name)
            % additionally specifies the layer name. 

            % Set class weights
            layer.ClassWeights = classWeights;

            % Set layer name
            if nargin == 2
                layer.Name = name;
            end

            % Set layer description
            layer.Description = 'Weighted cross entropy';
        end

Создайте прямую функцию потерь

Создайте функцию с именем forwardLoss это возвращает взвешенную потерю перекрестной энтропии между предсказаниями, сделанными сетью и учебными целями. Синтаксис для forwardLoss loss = forwardLoss(layer, Y, T), где Y выход предыдущего слоя и T представляет учебные цели.

Для проблем классификации, размерностей T зависьте от типа проблемы.

Задача классификации	Введите размер	Размерность наблюдения
2D классификация изображений	1 1 K N, где K является количеством классов и N, количество наблюдений.	4
3-D классификация изображений	1 1 1 K N, где K является количеством классов и N, количество наблюдений.	5
Классификация последовательностей к метке	K-by-N, где K является количеством классов и N, является количеством наблюдений.	2
Классификация от последовательности к последовательности	K-by-N-by-S, где K является количеством классов, N, является количеством наблюдений, и S является длиной последовательности.	2

Размер Y зависит от выхода предыдущего слоя. Гарантировать тот Y одного размера с T, необходимо включать слой, который выводит правильный размер перед выходным слоем. Например, чтобы гарантировать тот Y 4-D массив музыки предсказания к классам K, можно включать полносвязный слой размера K, сопровождаемый softmax слоем перед выходным слоем.

$L = - \frac{1}{N} \sum_{n = 1}^{N} \sum_{i = 1}^{K} w_{i} T_{n i} \log (Y_{n i}),$

Входные параметры Y и T соответствуйте Y и T в уравнении, соответственно. Выход loss соответствует L. Добавьте комментарий в верхнюю часть функции, которая объясняет синтаксисы функции.

        function loss = forwardLoss(layer, Y, T)
            % loss = forwardLoss(layer, Y, T) returns the weighted cross
            % entropy loss between the predictions Y and the training
            % targets T.

            N = size(Y,4);
            Y = squeeze(Y);
            T = squeeze(T);
            W = layer.ClassWeights;
    
            loss = -sum(W*(T.*log(Y)))/N;
        end

Поскольку forwardLoss функционируйте только использует функции та поддержка dlarray объекты, задавая backwardLoss функция является дополнительной. Для списка функций та поддержка dlarray объекты, см. Список Функций с Поддержкой dlarray.

Завершенный слой

Просмотрите завершенную классификацию выходной файл класса слоя.

classdef weightedClassificationLayer < nnet.layer.ClassificationLayer
               
    properties
        % Vector of weights corresponding to the classes in the training
        % data
        ClassWeights
    end

    methods
        function layer = weightedClassificationLayer(classWeights, name)
            % layer = weightedClassificationLayer(classWeights) creates a
            % weighted cross entropy loss layer. classWeights is a row
            % vector of weights corresponding to the classes in the order
            % that they appear in the training data.
            % 
            % layer = weightedClassificationLayer(classWeights, name)
            % additionally specifies the layer name. 

            % Set class weights
            layer.ClassWeights = classWeights;

            % Set layer name
            if nargin == 2
                layer.Name = name;
            end

            % Set layer description
            layer.Description = 'Weighted cross entropy';
        end
        
        function loss = forwardLoss(layer, Y, T)
            % loss = forwardLoss(layer, Y, T) returns the weighted cross
            % entropy loss between the predictions Y and the training
            % targets T.

            N = size(Y,4);
            Y = squeeze(Y);
            T = squeeze(T);
            W = layer.ClassWeights;
    
            loss = -sum(W*(T.*log(Y)))/N;
        end
    end
end

Совместимость с GPU

Если слой вперед функции полностью поддерживает dlarray объекты, затем слоем является совместимый графический процессор. В противном случае, чтобы быть совместимым графическим процессором, функции слоя должны поддержать входные параметры и возвратить выходные параметры типа gpuArray (Parallel Computing Toolbox).

Много поддержки встроенных функций MATLAB gpuArray (Parallel Computing Toolbox) и dlarray входные параметры. Для списка функций та поддержка dlarray объекты, см. Список Функций с Поддержкой dlarray. Для списка функций, которые выполняются на графическом процессоре, смотрите функции MATLAB Запуска на графическом процессоре (Parallel Computing Toolbox). Чтобы использовать графический процессор для глубокого обучения, у вас должен также быть CUDA^®, включенный NVIDIA^®, графический процессор с вычисляет возможность 3.0 или выше. Для получения дополнительной информации о работе с графическими процессорами в MATLAB смотрите, что графический процессор Вычисляет в MATLAB (Parallel Computing Toolbox).

Функции MATLAB используются в forwardLoss в weightedClassificationLayer вся поддержка dlarray объекты, таким образом, слоем является совместимый графический процессор.

Проверяйте Выходную валидность слоя

Скрипт Open Live Script

Проверяйте валидность пользовательской классификации выходной слой weightedClassificationLayer.

Задайте пользовательский взвешенный слой классификации. Чтобы создать этот слой, сохраните файл weightedClassificationLayer.m в текущей папке.

Создайте экземпляр слоя. Задайте веса класса как вектор с тремя элементами, соответствующими трем классам.

classWeights = [0.1 0.7 0.2];
layer = weightedClassificationLayer(classWeights);

Проверяйте, что слой является допустимым использованием checkLayer. Установите допустимый входной размер на типичный размер одного входа наблюдения к слою. Слой ожидает 1 1 K N входом массивов, где K является количеством классов, и N является количеством наблюдений в мини-пакете.

numClasses = numel(classWeights);
validInputSize = [1 1 numClasses];
checkLayer(layer,validInputSize,'ObservationDimension',4);

Skipping GPU tests. No compatible GPU device found.
 
Skipping code generation compatibility tests. To check validity of the layer for code generation, specify the 'CheckCodegenCompatibility' and 'ObservationDimension' options.
 
Running nnet.checklayer.TestOutputLayerWithoutBackward
........
Done nnet.checklayer.TestOutputLayerWithoutBackward
__________

Test Summary:
	 8 Passed, 0 Failed, 0 Incomplete, 2 Skipped.
	 Time elapsed: 0.23638 seconds.

В сводке тестов указывается количество пройденных, неудачных, неполных и пропущенных тестов.

Документация