Обновление статистики нормализации партии . в пользовательском цикле обучения

В этом примере показано, как обновить сетевое состояние в пользовательском цикле обучения.

Слой нормализации партии . нормализует каждый входной канал через мини-пакет. Чтобы ускорить обучение сверточных нейронных сетей и уменьшить чувствительность к инициализации сети, используйте нормализацию партии . слои между сверточными слоями и нелинейностями, такими как слои ReLU.

Во время обучения слои нормализации партии . сначала нормализуют активации каждого канала путем вычитания мини-среднего значения партии и деления на стандартное отклонение мини-пакета. Затем слой сдвигает вход на усвояемое смещение β и масштабирует его на усвояемый масштабный коэффициент β.

Когда обучение сети заканчивается, слои нормализации партии . вычисляют среднее значение и отклонение по всему набору обучающих данных и сохраняют значения в TrainedMean и TrainedVariance свойства. Когда вы используете обученную сеть, чтобы сделать предсказания на новых изображениях, слои нормализации партии . используют обученное среднее и отклонение вместо мини-среднего значения партии и отклонения, чтобы нормализовать активации.

Чтобы вычислить статистику набора данных, слои нормализации партии . отслеживают статистику мини-пакетов, используя постоянно обновляющееся состояние. Если вы реализуете пользовательский цикл обучения, то необходимо обновить состояние сети между мини-пакетами.

Загрузка обучающих данных

The digitTrain4DArrayData функция загружает изображения рукописных цифр и их цифровых меток. Создайте arrayDatastore объект для изображений и углов, а затем используйте combine функция, чтобы создать один datastore, который содержит все обучающие данные. Извлеките имена классов.

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;

dsXTrain = arrayDatastore(XTrain,'IterationDimension',4);
dsYTrain = arrayDatastore(YTrain);

dsTrain = combine(dsXTrain,dsYTrain);

classNames = categories(YTrain);
numClasses = numel(classNames);

Определение сети

Определите сеть и укажите среднее изображение с помощью 'Mean' опция на входном слое изображения.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1], 'Name', 'input', 'Mean', mean(XTrain,4))
    convolution2dLayer(5, 20, 'Name', 'conv1')
    batchNormalizationLayer('Name','bn1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    convolution2dLayer(3, 20, 'Padding', 1, 'Name', 'conv2')
    batchNormalizationLayer('Name','bn2')
    reluLayer('Name', 'relu2')
    convolution2dLayer(3, 20, 'Padding', 1, 'Name', 'conv3')
    batchNormalizationLayer('Name','bn3')
    reluLayer('Name', 'relu3')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')];
lgraph = layerGraph(layers);

Создайте dlnetwork объект из графика слоев.

dlnet = dlnetwork(lgraph)

dlnet = 
  dlnetwork with properties:

         Layers: [12×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [11×2 table]
     Learnables: [14×3 table]
          State: [6×3 table]
     InputNames: {'input'}
    OutputNames: {'softmax'}

Просмотрите состояние сети. Каждый слой нормализации партии . имеет TrainedMean параметр и TrainedVariance параметр, содержащий среднее значение набора данных и отклонение, соответственно.

dlnet.State

ans=6×3 table
    Layer        Parameter             Value     
    _____    _________________    _______________

    "bn1"    "TrainedMean"        {1×1×20 single}
    "bn1"    "TrainedVariance"    {1×1×20 single}
    "bn2"    "TrainedMean"        {1×1×20 single}
    "bn2"    "TrainedVariance"    {1×1×20 single}
    "bn3"    "TrainedMean"        {1×1×20 single}
    "bn3"    "TrainedVariance"    {1×1×20 single}

Задайте функцию градиентов модели

Создайте функцию modelGradients, перечисленный в конце примера, который принимает как вход a dlnetwork dlnet объектаи мини-пакет входных данных dlX с соответствующими метками Y, и возвращает градиенты потерь относительно настраиваемых параметров в dlnet и соответствующие потери.

Настройка опций обучения

Обучите на пять эпох, используя мини-партию размером 128. Для оптимизации SGDM задайте скорость обучения 0,01 и импульс 0,9.

numEpochs = 5;
miniBatchSize = 128;

learnRate = 0.01;
momentum = 0.9;

Визуализируйте процесс обучения на графике.

plots = "training-progress";

Обучите модель

Использование minibatchqueue для обработки и управления мини-пакетами изображений. Для каждого мини-пакета:

Используйте пользовательскую функцию мини-пакетной предварительной обработки preprocessMiniBatch (определено в конце этого примера), чтобы закодировать метки классов с одним «горячим» кодом.
Форматируйте данные изображения с помощью меток размерностей 'SSCB' (пространственный, пространственный, канальный, пакетный). По умолчанию в minibatchqueue объект преобразует данные в dlarray объекты с базовым типом single. Не добавляйте формат к меткам классов.
Обучите на графическом процессоре, если он доступен. По умолчанию в minibatchqueue объект преобразует каждый выход в gpuArray при наличии графический процессор. Для использования графический процессор требуется Parallel Computing Toolbox™ и поддерживаемый графический процессор. Для получения информации о поддерживаемых устройствах смотрите Поддержку GPU by Release (Parallel Computing Toolbox).

mbq = minibatchqueue(dsTrain,...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize,...
    'MiniBatchFcn', @preprocessMiniBatch,...
    'MiniBatchFormat',{'SSCB',''});

Обучите модель с помощью пользовательского цикла обучения. Для каждой эпохи перетасуйте данные и закольцовывайте по мини-пакетам данных. В конце каждой итерации отобразите процесс обучения. Для каждого мини-пакета:

Оцените градиенты модели, состояние и потери с помощью dlfeval и modelGradients функционировать и обновлять состояние сети.
Обновляйте параметры сети с помощью sgdmupdate функция.

Инициализируйте график процесса обучения.

if plots == "training-progress"
    figure
    lineLossTrain = animatedline('Color',[0.85 0.325 0.098]);
    ylim([0 inf])
    xlabel("Iteration")
    ylabel("Loss")
    grid on
end

Инициализируйте параметр скорости для решателя SGDM.

velocity = [];

Обучите сеть.

iteration = 0;
start = tic;

% Loop over epochs.
for epoch = 1:numEpochs
    % Shuffle data.
    shuffle(mbq)
    
    % Loop over mini-batches.
    while hasdata(mbq)
  
        iteration = iteration + 1;
        
        % Read mini-batch of data and convert the labels to dummy
        % variables.
        [dlX,dlY] = next(mbq);
        
        % Evaluate the model gradients, state, and loss using dlfeval and the
        % modelGradients function and update the network state.
        [gradients,state,loss] = dlfeval(@modelGradients,dlnet,dlX,dlY);
        dlnet.State = state;
                
        % Update the network parameters using the SGDM optimizer.
        [dlnet, velocity] = sgdmupdate(dlnet, gradients, velocity, learnRate, momentum);
        
        % Display the training progress.
        if plots == "training-progress"
            D = duration(0,0,toc(start),'Format','hh:mm:ss');
            addpoints(lineLossTrain,iteration,double(gather(extractdata(loss))))
            title("Epoch: " + epoch + ", Elapsed: " + string(D))
            drawnow
        end
    end
end

Экспериментальная модель

Протестируйте классификационную точность модели путем сравнения предсказаний на тестовом наборе с истинными метками и углами. Управление набором тестовых данных с помощью minibatchqueue объект с той же настройкой, что и обучающие данные.

[XTest,YTest] = digitTest4DArrayData;

dsXTest = arrayDatastore(XTest,'IterationDimension',4);
dsYTest = arrayDatastore(YTest);

dsTest = combine(dsXTest,dsYTest);

mbqTest = minibatchqueue(dsTest,...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize,...
    'MiniBatchFcn', @preprocessMiniBatch,...
    'MiniBatchFormat',{'SSCB',''});

Классификация изображений с помощью modelPredictions функции, перечисленной в конце примера. Функция возвращает предсказанные классы и сравнение с истинными значениями.

[classesPredictions,classCorr] = modelPredictions(dlnet,mbqTest,classNames);

Оцените точность классификации.

accuracy = mean(classCorr)

accuracy = 0.9946

Функция градиентов модели

The modelGradients функция принимает как вход dlnetwork dlnet объекта и мини-пакет входных данных dlX с соответствующими метками Y, и возвращает градиенты потерь относительно настраиваемых параметров в dlnet, состояние сети и потери. Чтобы вычислить градиенты автоматически, используйте dlgradient функция.

function [gradients,state,loss] = modelGradients(dlnet,dlX,Y)

    [dlYPred,state] = forward(dlnet,dlX);
    
    loss = crossentropy(dlYPred,Y);
    gradients = dlgradient(loss,dlnet.Learnables);

end

Функция предсказаний модели

The modelPredictions функция принимает как вход dlnetwork dlnet объекта, а minibatchqueue входных данных mbq, и вычисляет предсказания модели путем итерации всех данных в minibatchqueue. Функция использует onehotdecode функция для поиска предсказанного класса с самым высоким счетом и затем сравнивает предсказание с истинным классом. Функция возвращает предсказания и вектор таковых и нулей, который представляет правильные и неправильные предсказания.

function [classesPredictions,classCorr] = modelPredictions(dlnet,mbq,classes)

    classesPredictions = [];
    classCorr = [];
    
    while hasdata(mbq)
        [dlX,dlY] = next(mbq);
        
        % Make predictions using the model function.
        dlYPred = predict(dlnet,dlX);
        
        % Determine predicted classes.
        YPredBatch = onehotdecode(dlYPred,classes,1);
        classesPredictions = [classesPredictions YPredBatch];
        
        % Compare predicted and true classes
        Y = onehotdecode(dlY,classes,1);
        classCorr = [classCorr YPredBatch == Y];
        
    end

end

Функция мини-пакетной предварительной обработки

The preprocessMiniBatch функция предварительно обрабатывает данные с помощью следующих шагов:

Извлеките данные изображения из входящего массива ячеек и соедините в числовой массив. Конкатенация данных изображения по четвертому измерению добавляет третье измерение к каждому изображению, которое используется в качестве размерности одинарного канала.
Извлеките данные метки из входящих массивов ячеек и сгруппируйте в категориальный массив по второму измерению.
Однократное кодирование категориальных меток в числовые массивы. Кодирование в первую размерность создает закодированный массив, который совпадает с формой выходного сигнала сети.

function [X,Y] = preprocessMiniBatch(XCell,YCell)
    
    % Extract image data from cell and concatenate
    X = cat(4,XCell{:});
    % Extract label data from cell and concatenate
    Y = cat(2,YCell{:});

    % One-hot encode labels
    Y = onehotencode(Y,1);
            
end

См. также

Документация