如何根据网络图写网络代码（Keras）

2019-12-07 本文已影响0人倩倩达人

如何根据网络图写网络代码（Keras）

有时候，出于某种目的，我们想要自己一步步搭建网络，不是简单的调用现成的模型，

封装的太厉害，都快忘记内部结构了

自己有一个小点子，想加到网络结构中，万一效果好了呢

有很多专门的场合，我们有一定的先验知识，加到网络中会更好

成就感爆棚，即使是实现现有的网络结构

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写在前面的话

因为也是刚接触到深度学习这块，并且在项目(传统机器视觉项目)中也遇到了这方面的问题。项目主要是对相似度很高的图像进行分类，有点像细粒度方面的分类。模型采用预训练模型，接着进行fine-tune，但模型一直过拟合，表现形式是:训练的loss和准确率都很高，验证集的准确率和loss却很高，且与训练集的差距较大，例如训练精度90%以上，此时的验证准确率也仅仅70%+。因为，想要自己改一下网络，增加一些防止过拟合的手段，或者把先验知识加进去。因此，研究了下如何写网络代码，更深一层理解。

什么是层^[1]

Keras中的层对象，输入一个张量，输出一个张量。

层对象有哪些方法

layer.input

layer.output

layer.input_shape

layer.output_shape

如果该层有多个计算节点，使用下面的方法

layer.get_input_at(node_index)

layer.get_output_at(node_index)

layer.get_input_shape_at(node_index)

layer.get_output_shape_at(node_index)

写经典网络代码

VGG

vgg16

这里我们看下VGG经典网络结构图。^[2]

优点

结构简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸，且核尺寸较小（3x3）。

采用小卷积核比采用大的卷积核更具有优势，因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且参数更少。

缺点

耗费更多计算资源，更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。

对于上面的缺点，我们当然可以根据自己的需求去修改，有的文章称这些全连接层即使被去除，对于性能也没有什么影响，也可以把全连接层替换成1X1的卷积层，这些都可以试试。

def KerasVGG():
    """
    模型采用VGG16 的结构：
        1使用固定尺寸的小卷积核 (3x3)
        2以2的幂次递增的卷积核数量 (64, 128, 256)
        3两层卷积搭配一层池化
        4全连接层没有采用 VGG16 庞大的三层结构，避免运算量过大，仅使用 128 个节点的单个FC
        5权重初始化采用He Normal
    :return:
    """
    inputs = Input(shape=(32, 32, 3))
    net = inputs
    # (32, 32, 3)-->(32, 32, 64)
    net = Convolution2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1,
                        padding='same', activation='relu',
                        kernel_initializer='he_normal')(net)
    # (32, 32, 64)-->(32, 32, 64)
    net = Convolution2D(filters=64, kernel_size=3, strides=1,
                        padding='same', activation='relu',
                        kernel_initializer='he_normal')(net)
    # (32, 32, 64)-->(16, 16, 64)
    net = MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding='valid')(net)

    # (16, 16, 64)-->(16, 16, 128)
    net = Convolution2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1,
                        padding='same', activation='relu',
                        kernel_initializer='he_normal')(net)
    # (16, 16, 64)-->(16, 16, 128)
    net = Convolution2D(filters=128, kernel_size=3, strides=1,
                        padding='same', activation='relu',
                        kernel_initializer='he_normal')(net)
    # (16, 16, 128)-->(8, 8, 128)
    net = MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding='valid')(net)

    # (8, 8, 128)-->(8, 8, 256)
    net = Convolution2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1,
                        padding='same', activation='relu',
                        kernel_initializer='he_normal')(net)
    # (8, 8, 256)-->(8, 8, 256)
    net = Convolution2D(filters=256, kernel_size=3, strides=1,
                        padding='same', activation='relu',
                        kernel_initializer='he_normal')(net)
    # (8, 8, 256)-->(4, 4, 256)
    net = MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2, padding='valid')(net)

    # (4, 4, 256) --> 4*4*256=4096
    net = Flatten()(net)
    # 4096 --> 128
    net = Dense(units=128, activation='relu',
                kernel_initializer='he_normal')(net)
    # Dropout
    net = Dropout(0.5)(net)
    # 128 --> 10
    net = Dense(units=config.nb_classes, activation='softmax',
                kernel_initializer='he_normal')(net)
    return inputs, net

如果您想看一下tensorflow版本的vgg16程序，请点这里。^[3]

Inception

inception的详细结构参见Google的这篇论文：Inception

inception_v1

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input

input_img = Input(shape=(256, 256, 3))

tower_1 = Conv2D(64, (1, 1), padding='same', activation='relu')(input_img)
tower_1 = Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')(tower_1)

tower_2 = Conv2D(64, (1, 1), padding='same', activation='relu')(input_img)
tower_2 = Conv2D(64, (5, 5), padding='same', activation='relu')(tower_2)

tower_3 = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='same')(input_img)
tower_3 = Conv2D(64, (1, 1), padding='same', activation='relu')(tower_3)

output = keras.layers.concatenate([tower_1, tower_2, tower_3], axis=1)

这里可以看出，1X1的卷积其实在很多地方都有用，至于究竟为什么会这样，以及这些网络的背后深层原因，还需要花费更多的时间去理解，去悟，后续再见。

再一次感谢您花费时间阅读，祝您在这里记录、阅读、分享愉快！

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