Задайте пользовательский слой глубокого обучения для генерации кода

Если Deep Learning Toolbox™ не обеспечивает слой, вы требуете для своей классификации или проблемы регрессии, то можно задать собственный слой с помощью этого примера в качестве руководства. Для списка встроенных слоев смотрите Список слоев глубокого обучения.

Чтобы задать пользовательский слой глубокого обучения, можно использовать шаблон, обеспеченный в этом примере, который берет вас через следующие шаги:

Назовите слой – дают слою имя так, чтобы это могло использоваться в MATLAB^®.
Объявите, что свойства слоя – задают свойства слоя и какие параметры изучены во время обучения.
Создайте (дополнительную) функцию конструктора – задают, как создать слой и инициализировать его свойства. Если вы не задаете функцию конструктора, то при создании, программное обеспечение инициализирует NameОписание, и Type свойства с [] и определяет номер вводов и выводов слоя к 1.
Создайте прямые функции – задают, как данные передают вперед через слой (прямое распространение) во время предсказания и в учебное время.
Создайте обратную (дополнительную) функцию – задают производные потери относительно входных данных и настраиваемых параметров (обратное распространение). Если вы не задаете обратную функцию, то прямые функции должны поддержать dlarray объекты.

Чтобы создать пользовательский слой, который поддерживает генерацию кода:

Слой должен задать прагму %#codegen в определении слоя.
Входные параметры predict должен быть:
- Сопоставимый в размерности. Каждый вход должен иметь то же количество размерностей.
- Сопоставимый в пакетном размере. Каждый вход должен иметь тот же пакетный размер.
Выходные параметры predict должно быть сопоставимым в размерности и пакетном размере с входными параметрами слоя.
Нескалярные свойства должны иметь один тип, дважды, или символьный массив.
Скалярные свойства должны иметь тип, числовой, логический, или строка.

Генерация кода поддерживает промежуточные слои с 2D входом изображений только.

В этом примере показано, как создать слой PReLU, который является слоем с настраиваемым параметром, и используйте его в сверточной нейронной сети. Слой PReLU выполняет пороговую операцию, где для каждого канала, любое входное значение меньше, чем нуль умножаются на скаляр, изученный при обучении time.[1] Для значений меньше, чем нуль, слой PReLU применяет масштабные коэффициенты $α_{i}$ к каждому каналу входа. Эти коэффициенты формируют настраиваемый параметр, который слой изучает во время обучения.

Этот рисунок от [1] сравнивает функции слоя ReLU и PReLU.

Слой с шаблоном настраиваемых параметров

Скопируйте слой с шаблоном настраиваемых параметров в новый файл в MATLAB. Этот шаблон обрисовывает в общих чертах структуру слоя с настраиваемыми параметрами и включает функции, которые задают поведение слоя.

classdef myLayer < nnet.layer.Layer

    properties
        % (Optional) Layer properties.

        % Layer properties go here.
    end

    properties (Learnable)
        % (Optional) Layer learnable parameters.

        % Layer learnable parameters go here.
    end
    
    methods
        function layer = myLayer()
            % (Optional) Create a myLayer.
            % This function must have the same name as the class.

            % Layer constructor function goes here.
        end
        
        function [Z1, …, Zm] = predict(layer, X1, …, Xn)
            % Forward input data through the layer at prediction time and
            % output the result.
            %
            % Inputs:
            %         layer       - Layer to forward propagate through
            %         X1, ..., Xn - Input data
            % Outputs:
            %         Z1, ..., Zm - Outputs of layer forward function
            
            % Layer forward function for prediction goes here.
        end

        function [Z1, …, Zm, memory] = forward(layer, X1, …, Xn)
            % (Optional) Forward input data through the layer at training
            % time and output the result and a memory value.
            %
            % Inputs:
            %         layer       - Layer to forward propagate through
            %         X1, ..., Xn - Input data
            % Outputs:
            %         Z1, ..., Zm - Outputs of layer forward function
            %         memory      - Memory value for custom backward propagation

            % Layer forward function for training goes here.
        end

        function [dLdX1, …, dLdXn, dLdW1, …, dLdWk] = ...
                backward(layer, X1, …, Xn, Z1, …, Zm, dLdZ1, …, dLdZm, memory)
            % (Optional) Backward propagate the derivative of the loss  
            % function through the layer.
            %
            % Inputs:
            %         layer             - Layer to backward propagate through
            %         X1, ..., Xn       - Input data
            %         Z1, ..., Zm       - Outputs of layer forward function            
            %         dLdZ1, ..., dLdZm - Gradients propagated from the next layers
            %         memory            - Memory value from forward function
            % Outputs:
            %         dLdX1, ..., dLdXn - Derivatives of the loss with respect to the
            %                             inputs
            %         dLdW1, ..., dLdWk - Derivatives of the loss with respect to each
            %                             learnable parameter
            
            % Layer backward function goes here.
        end
    end
end

Назовите слой

Во-первых, дайте слою имя. В первой линии файла класса замените существующее имя myLayer с codegenPreluLayer и добавьте комментарий, описывающий слой.

classdef codegenPreluLayer < nnet.layer.Layer
    % Example custom PReLU layer with codegen support.

    ...
end

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

    methods
        function layer = codegenPreluLayer()           
            ...
        end

        ...
     end

Сохраните слой

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

Задайте прагму генерации кода

Добавьте %#codegen директива (или прагма) к вашему определению слоя, чтобы указать, что вы намереваетесь сгенерировать код для этого слоя. Добавление этой директивы дает Анализатору кода MATLAB команду помогать вам диагностировать и зафиксировать нарушения, которые привели бы к ошибкам во время генерации кода.

classdef codegenPreluLayer < nnet.layer.Layer
    % Example custom PReLU layer with codegen support.

    %#codegen

    ...
end

Объявите свойства и настраиваемые параметры

Объявите свойства слоя в properties разделите и объявите настраиваемые параметры путем листинга их в properties (Learnable) раздел.

По умолчанию пользовательские промежуточные слои имеют эти свойства:

Свойство	Описание
`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 имя класса слоя.
`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.
`NumInputs`	Количество входных параметров слоя, заданного как положительное целое число. Если вы не задаете это значение, то программное обеспечение автоматически устанавливает `NumInputs` к количеству имен в `InputNames`. Значение по умолчанию равняется 1.
`InputNames`	Входные имена слоя, заданного как массив ячеек из символьных векторов. Если вы не задаете это значение и `NumInputs` больше 1, затем программное обеспечение автоматически устанавливает `InputNames` к `{'in1',...,'inN'}`, где `N` равно `NumInputs`. Значением по умолчанию является `{'in'}`.
`NumOutputs`	Количество выходных параметров слоя, заданного как положительное целое число. Если вы не задаете это значение, то программное обеспечение автоматически устанавливает `NumOutputs` к количеству имен в `OutputNames`. Значение по умолчанию равняется 1.
`OutputNames`	Выходные имена слоя, заданного как массив ячеек из символьных векторов. Если вы не задаете это значение и `NumOutputs` больше 1, затем программное обеспечение автоматически устанавливает `OutputNames` к `{'out1',...,'outM'}`, где `M` равно `NumOutputs`. Значением по умолчанию является `{'out'}`.

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

Совет

Если вы создаете слой с несколькими входными параметрами, то необходимо установить любого NumInputs или InputNames свойства в конструкторе слоя. Если вы создаете слой с несколькими выходными параметрами, то необходимо установить любого NumOutputs или OutputNames свойства в конструкторе слоя. Для примера смотрите, Задают Пользовательский Слой Глубокого обучения с Несколькими Входными параметрами.

Поддерживать генерацию кода:

Нескалярные свойства должны иметь один тип, дважды, или символьный массив.
Скалярные свойства должны быть числовыми или иметь логический тип или строка.

Слой PReLU не требует никаких дополнительных свойств, таким образом, можно удалить properties раздел.

Слой PReLU имеет только один настраиваемый параметр, масштабирующийся коэффициент a. Объявите этот настраиваемый параметр в properties (Learnable) разделите и вызовите параметр Alpha.

    properties (Learnable)
        % Layer learnable parameters
            
        % Scaling coefficient
        Alpha
    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.

Функция конструктора слоя PReLU требует двух входных параметров: количество каналов ожидаемых входных данных и имени слоя. Количество каналов задает размер настраиваемого параметра Alpha. Задайте два входных параметра под названием numChannels и name в codegenPreluLayer функция. Добавьте комментарий в верхнюю часть функции, которая объясняет синтаксис функции.

        function layer = codegenPreluLayer(numChannels, name)
            % layer = codegenPreluLayer(numChannels) creates a PReLU layer with
            % numChannels channels and specifies the layer name.

            ...
        end

Генерация кода не поддерживает arguments блоки.

Инициализируйте свойства слоя

Инициализируйте свойства слоя, включая настраиваемые параметры в функции конструктора. Замените комментарий % Layer constructor function goes here с кодом, который инициализирует свойства слоя.

Установите Name свойство к входному параметру name.

            % Set layer name.
            layer.Name = name;

Дайте слою однострочное описание путем установки Description свойство слоя. Установите описание описывать тип слоя и его размера.

            % Set layer description.
            layer.Description = "PReLU with " + numChannels + " channels";

Для слоя PReLU, когда входные значения отрицательны, слой умножает каждый канал входа соответствующим каналом Alpha. Инициализируйте настраиваемый параметр Alpha быть случайным вектором из размера 1 1 numChannels. С третьей размерностью, заданной как размер numChannels, слой может использовать поэлементное умножение входа в прямой функции. Alpha свойство расположенного на слое объекта, таким образом, необходимо присвоить вектор layer.Alpha.

            % Initialize scaling coefficient.
            layer.Alpha = rand([1 1 numChannels]);

Просмотрите завершенную функцию конструктора.

        function layer = codegenPreluLayer(numChannels, name) 
            % layer = codegenPreluLayer(numChannels, name) creates a PReLU
            % layer for 2-D image input with numChannels channels and specifies 
            % the layer name.

            % Set layer name.
            layer.Name = name;

            % Set layer description.
            layer.Description = "PReLU with " + numChannels + " channels";
        
            % Initialize scaling coefficient.
            layer.Alpha = rand([1 1 numChannels]); 
        end

С этой функцией конструктора, команда codegenPreluLayer(3,'prelu') создает слой PReLU с тремя каналами и именем 'prelu'.

Создайте прямые функции

Создайте слой вперед функции, чтобы использовать во время предсказания и учебное время.

Создайте функцию с именем predict это распространяет данные вперед через слой во время предсказания и выводит результат.

Синтаксис для predict

[Z1,…,Zm] = predict(layer,X1,…,Xn)

где X1,…,Xn n входные параметры слоя и Z1,…,Zm m слой выходные параметры. Значения n и m должен соответствовать NumInputs и NumOutputs свойства слоя.

Совет

Если количество входных параметров к predict может варьироваться, затем использовать varargin вместо X1,…,Xn. В этом случае, varargin массив ячеек входных параметров, где varargin{i} соответствует Xi. Если количество выходных параметров может варьироваться, то используйте varargout вместо Z1,…,Zm. В этом случае, varargout массив ячеек выходных параметров, где varargout{j} соответствует Zj.

Поскольку слой PReLU имеет только один вход и один выход, синтаксис для predict для PReLU слоем является Z = predict(layer,X).

Генерация кода поддерживает пользовательские промежуточные слои с 2D входом изображений только. Входными параметрами является h-by-w-by-c-by-N массивы, где h, w и c соответствуют высоте, ширине и количеству каналов изображений соответственно, и N является количеством наблюдений. Размерность наблюдения равняется 4.

Для поддержки генерации кода все входные параметры слоя должны иметь то же количество размерностей и пакетного размера.

По умолчанию слой использует predict как прямая функция в учебное время. Использовать различную прямую функцию в учебное время или сохранить значение потребовали для пользовательской обратной функции, необходимо также создать функцию с именем forward. Программное обеспечение не генерирует код для forward функционируйте, но это должна быть совместимая генерация кода.

forward функция распространяет данные вперед через слой в учебное время и также выводит значение памяти.

Синтаксис для forward

[Z1,…,Zm,memory] = forward(layer,X1,…,Xn)

где X1,…,Xn n входные параметры слоя, Z1,…,Zm m слой выходные параметры и memory память о слое.

Совет

Если количество входных параметров к forward может варьироваться, затем использовать varargin вместо X1,…,Xn. В этом случае, varargin массив ячеек входных параметров, где varargin{i} соответствует Xi. Если количество выходных параметров может варьироваться, то используйте varargout вместо Z1,…,Zm. В этом случае, varargout массив ячеек выходных параметров, где varargout{j} соответствует Zj для j=1, …, NumOutputs и varargout{NumOutputs+1} соответствует memory.

Операцией PReLU дают

$f (x_{i}) = {\begin{matrix} x_{i} & если x_{i} > 0 \\ α_{i} x_{i} & если x_{i} \leq 0 \end{matrix}$

где $x_{i}$ вход нелинейной активации f на канале i, и $α_{i}$ коэффициент, управляющий наклоном отрицательной части. Индекс i в $α_{i}$ указывает, что нелинейная активация может варьироваться на различных каналах.

Реализуйте эту операцию в predict. В predict, вход X соответствует x в уравнении. Выход Z соответствует $f (x_{i})$ .

Добавьте комментарий в верхнюю часть функции, которая объясняет синтаксисы функции.

Совет

Если вы предварительно выделяете массивы с помощью функций как zeros, затем необходимо гарантировать, что типы данных этих массивов сопоставимы с входными параметрами функции слоя. Чтобы создать массив нулей совпадающего типа данных другого массива, используйте 'like' опция zeros. Например, чтобы инициализировать массив нулей размера sz с совпадающим типом данных как массив X, используйте Z = zeros(sz,'like',X).

Реализация backward функция является дополнительной, когда прямые функции полностью поддерживают dlarray входной параметр. Для поддержки генерации кода, predict функция должна также поддержать числовой вход.

Один способ вычислить выход операции PReLU состоит в том, чтобы использовать код:

Z = max(X,0) + layer.Alpha .* min(0,X);

Поскольку генерация кода не поддерживает неявное расширение через .* операция, можно использовать bsxfun функцию вместо этого:

Z = max(X,0) + bsxfun(@times, layer.Alpha, min(0,X));

Однако bsxfun не поддерживает dlarray входной параметр. Реализовывать predict функция, которая поддерживает и генерацию кода и dlarray введите используют if оператор с isdlarray функционируйте, чтобы использовать соответствующий код для типа входа.

        function Z = predict(layer, X)
            % Z = predict(layer, X) forwards the input data X through the
            % layer and outputs the result Z.
            
            if isdlarray(X)
                Z = max(X,0) + layer.Alpha .* min(0,X);
            else
                Z = max(X,0) + bsxfun(@times, layer.Alpha, min(0,X));
            end
        end

Поскольку predict функционируйте полностью поддерживает dlarray объекты, задавая backward функция является дополнительной. Для списка функций та поддержка dlarray объекты, см. Список Функций с Поддержкой dlarray.

Завершенный слой

Просмотрите завершенный файл класса слоя.

classdef codegenPreluLayer < nnet.layer.Layer
    % Example custom PReLU layer with codegen support.

    %#codegen

    properties (Learnable)
        % Layer learnable parameters
            
        % Scaling coefficient
        Alpha
    end
    
    methods
        function layer = codegenPreluLayer(numChannels, name) 
            % layer = codegenPreluLayer(numChannels, name) creates a PReLU
            % layer for 2-D image input with numChannels channels and specifies 
            % the layer name.

            % Set layer name.
            layer.Name = name;

            % Set layer description.
            layer.Description = "PReLU with " + numChannels + " channels";
        
            % Initialize scaling coefficient.
            layer.Alpha = rand([1 1 numChannels]); 
        end
        
        function Z = predict(layer, X)
            % Z = predict(layer, X) forwards the input data X through the
            % layer and outputs the result Z.
            
            if isdlarray(X)
                Z = max(X,0) + layer.Alpha .* min(0,X);
            else
                Z = max(X,0) + bsxfun(@times, layer.Alpha, min(0,X));
            end
        end
    end
end

Проверяйте слой на совместимость генерации кода

Скрипт Open Live Script

Совместимость генерации контрольного кода пользовательского слоя codegenPreluLayer.

Задайте пользовательский слой PReLU с поддержкой генерации кода. Чтобы создать этот слой, сохраните файл codegenPreluLayer.m в текущей папке.

Создайте экземпляр слоя и проверяйте его валидность с помощью checkLayer. Задайте допустимый входной размер, чтобы быть размером одного наблюдения за типичным входом к слою. Слой ожидает 4-D входные параметры массивов, где первые три измерения соответствуют высоте, ширине и количеству каналов предыдущего слоя выход, и четвертая размерность соответствует наблюдениям.

Задайте типичный размер входа наблюдения и установите 'ObservationDimension' опция к 4. Чтобы проверять на совместимость генерации кода устанавливает 'CheckCodegenCompatibility' опция к true.

layer = codegenPreluLayer(20,'prelu');
validInputSize = [24 24 20];
checkLayer(layer,validInputSize,'ObservationDimension',4,'CheckCodegenCompatibility',true)

Skipping GPU tests. No compatible GPU device found.
 
Running nnet.checklayer.TestLayerWithoutBackward
.......... .......
Done nnet.checklayer.TestLayerWithoutBackward
__________

Test Summary:
	 17 Passed, 0 Failed, 0 Incomplete, 4 Skipped.
	 Time elapsed: 0.56219 seconds.

Здесь, функция не обнаруживает проблем со слоем.

Ссылки

[1] Он, Kaiming, Сянюй Чжан, Шаоцин Жэнь и Цзянь Сунь. "Копаясь глубоко в выпрямителях: Превосходная эффективность человеческого уровня на классификации ImageNet". В Продолжениях международной конференции IEEE по вопросам компьютерного зрения, стр 1026-1034. 2015.

Смотрите также

assembleNetwork | checkLayer

Документация