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 Name
Описание
, 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.
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 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.
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
Во-первых, дайте слою имя. В первой линии файла класса замените существующее имя myLayer
с preluLayer
.
classdef preluLayer < nnet.layer.Layer ... end
Затем переименуйте myLayer
функция конструктора (первая функция в methods
разделите) так, чтобы это имело то же имя как слой.
methods function layer = preluLayer() ... end ... end
Сохраните файл класса слоя в новом файле с именем preluLayer.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 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 |
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.
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, 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 preluLayer
функция. Добавьте комментарий в верхнюю часть функции, которая объясняет синтаксис функции.
function layer = preluLayer(numChannels, name) % layer = preluLayer(numChannels) creates a PReLU layer with % numChannels channels and specifies the layer name. ... end
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 = preluLayer(numChannels, name)
% layer = preluLayer(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 preluLayer(3,'prelu')
создает слой PReLU с тремя каналами и именем 'prelu'
.
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)
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
.
Совет
Если пользовательский слой имеет dlnetwork
объект для настраиваемого параметра, затем в predict
функция пользовательского слоя, используйте predict
функция для dlnetwork
. Используя dlnetwork
объект predict
функция гарантирует, что программное обеспечение использует правильные операции слоя для предсказания.
Поскольку слой PReLU имеет только один вход и один выход, синтаксис для predict
для PReLU слоем является Z = predict(layer,X)
.
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
.
Размерности входных параметров зависят от типа данных и выхода связанных слоев:
Вход слоя | Введите размер | Размерность наблюдения |
---|---|---|
2D изображения | h-by-w-by-c-by-N, где h, w и c соответствуют высоте, ширине, и количеству каналов изображений соответственно и N, является количеством наблюдений. | 4 |
3-D изображения | h-by-w-by-d-by-c-by-N, где h, w, d и c соответствуют высоте, ширине, глубине, и количеству каналов 3-D изображений соответственно и N, является количеством наблюдений. | 5 |
Векторные последовательности | c-by-N-by-S, где c является количеством функций последовательностей, N, является количеством наблюдений, и S является длиной последовательности. | 2 |
2D последовательности изображений | h-by-w-by-c-by-N-by-S, где h, w и c соответствуют высоте, ширине и количеству каналов изображений соответственно, N, является количеством наблюдений, и S является длиной последовательности. | 4 |
3-D последовательности изображений | h-by-w-by-d-by-c-by-N-by-S, где h, w, d и c соответствуют высоте, ширине, глубине и количеству каналов 3-D изображений соответственно, N, является количеством наблюдений, и S является длиной последовательности. | 5 |
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)
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
.
Совет
Если пользовательский слой имеет dlnetwork
объект для настраиваемого параметра, затем в forward
функция пользовательского слоя, используйте forward
функция dlnetwork
объект. Используя dlnetwork
объект forward
функция гарантирует, что программное обеспечение использует правильные операции слоя для обучения.
Операцией PReLU дают
где вход нелинейной активации f на канале i, и коэффициент, управляющий наклоном отрицательной части. Индекс i в 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 . Слой PReLU не требует памяти или различной прямой функции для обучения, таким образом, можно удалить forward
функция из файла класса. 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)
.
function Z = predict(layer, X)
% Z = predict(layer, X) forwards the input data X through the
% layer and outputs the result Z.
Z = max(X,0) + layer.Alpha .* min(0,X);
end
Поскольку predict
функционируйте только использует функции та поддержка dlarray
объекты, задавая backward
функция является дополнительной. Для списка функций та поддержка dlarray
объекты, см. Список Функций с Поддержкой dlarray.
Просмотрите завершенный файл класса слоя.
classdef preluLayer < nnet.layer.Layer % Example custom PReLU layer. properties (Learnable) % Layer learnable parameters % Scaling coefficient Alpha end methods function layer = preluLayer(numChannels, name) % layer = preluLayer(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. Z = max(X,0) + layer.Alpha .* min(0,X); end end end
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).
В этом примере функции MATLAB используются в predict
вся поддержка dlarray
объекты, таким образом, слоем является совместимый графический процессор.
checkLayer
Проверяйте валидность слоя пользовательского слоя preluLayer
.
Задайте пользовательский слой PReLU. Чтобы создать этот слой, сохраните файл preluLayer.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'
к 4.
layer = preluLayer(20,'prelu'); validInputSize = [24 24 20]; 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.TestLayerWithoutBackward .......... ... Done nnet.checklayer.TestLayerWithoutBackward __________ Test Summary: 13 Passed, 0 Failed, 0 Incomplete, 8 Skipped. Time elapsed: 0.16688 seconds.
Здесь, функция не обнаруживает проблем со слоем.
Можно использовать пользовательский слой таким же образом в качестве любого другого слоя в Deep Learning Toolbox. Этот раздел показывает, как создать и обучить сеть для классификации цифр с помощью слоя PReLU, который вы создали ранее.
Загрузите обучающие данные в качестве примера.
[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;
Задайте пользовательский слой PReLU. Чтобы создать этот слой, сохраните файл preluLayer.m
в текущей папке. Создайте массив слоя включая пользовательский слой preluLayer
.
layers = [
imageInputLayer([28 28 1])
convolution2dLayer(5,20)
batchNormalizationLayer
preluLayer(20,'prelu')
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer];
Установите опции обучения и обучите сеть.
options = trainingOptions('adam','MaxEpochs',10); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);
Training on single CPU. Initializing input data normalization. |========================================================================================| | Epoch | Iteration | Time Elapsed | Mini-batch | Mini-batch | Base Learning | | | | (hh:mm:ss) | Accuracy | Loss | Rate | |========================================================================================| | 1 | 1 | 00:00:00 | 10.94% | 3.0526 | 0.0010 | | 2 | 50 | 00:00:04 | 71.88% | 0.8378 | 0.0010 | | 3 | 100 | 00:00:08 | 85.94% | 0.4878 | 0.0010 | | 4 | 150 | 00:00:13 | 88.28% | 0.4068 | 0.0010 | | 6 | 200 | 00:00:17 | 96.09% | 0.1690 | 0.0010 | | 7 | 250 | 00:00:21 | 97.66% | 0.1368 | 0.0010 | | 8 | 300 | 00:00:25 | 99.22% | 0.0744 | 0.0010 | | 9 | 350 | 00:00:29 | 99.22% | 0.0592 | 0.0010 | | 10 | 390 | 00:00:32 | 100.00% | 0.0465 | 0.0010 | |========================================================================================|
Оцените производительность сети путем предсказания на новых данных и вычисления точности.
[XTest,YTest] = digitTest4DArrayData; YPred = classify(net,XTest); accuracy = sum(YTest==YPred)/numel(YTest)
accuracy = 0.9188
[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.