文章来自微信公众号：【机器学习炼丹术】。作者WX：cyx645016617.
参考目录：
目录
下篇的内容中，主要讲解这些内容：
四个的池化层；
两个Normalization层;
1 池化层
和卷积层相对应，每一种池化层都有 1D,2D,3D 三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理的类推。
1.1 最大池化层
tf.keras.layers.MaxPooling2D(
pool_size=(2, 2), strides=None, padding="valid", data_format=None, **kwargs
)
这个strides在默认的情况下就是步长为2下面看个例子：
import tensorflow as tf
x = tf.random.normal((4,28,28,3))
y = tf.keras.layers.MaxPooling2D(
pool_size=(2,2))
print(y(x).shape)
>>> (4, 14, 14, 3)
如果你把strides改成1：
import tensorflow as tf
x = tf.random.normal((4,28,28,3))
y = tf.keras.layers.MaxPooling2D(
pool_size=(2,2),
strides = 1)
print(y(x).shape)
>>> (4, 27, 27, 3)
如果再把padding改成 ‘same’ :
import tensorflow as tf
x = tf.random.normal((4,28,28,3))
y = tf.keras.layers.MaxPooling2D(
pool_size=(2,2),
strides = 1,
padding='same')
print(y(x).shape)
>>> (4, 28, 28, 3)
这个padding默认是 'valid' ，一般strides为2，padding是valid就行了。
1.2 平均池化层
和上面的最大池化层同理，这里就展示一个API就不再多说了。
tf.keras.layers.AveragePooling2D(
pool_size=(2, 2), strides=None, padding="valid", data_format=None, **kwargs
)
1.3 全局最大池化层
tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D(data_format=None, **kwargs)
这个其实相当于 pool_size 等于特征图尺寸的一个最大池化层。看一个例子：
import tensorflow as tf x = tf.random.normal((4,28,28,3)) y = tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D() print(y(x).shape) >>> (4, 3)
可以看到，一个通道只会输出一个值，因为我们的输入特征图的尺寸是 \(28\times 28\) ，所以这里的全局最大池化层等价于 pool_size=28 的最大池化层。
1.4 全局平均池化层
与上面的全局最大池化层等价。
tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(data_format=None, **kwargs)
2 Normalization
Keras官方只提供了两种Normalization的方法，一个是BatchNormalization，一个是LayerNormalization。虽然没有提供InstanceNormalization和GroupNormalization的方法，我们可以通过修改BN层的参数来构建。
2.1 BN
tf.keras.layers.BatchNormalization(
axis=-1,
momentum=0.99,
epsilon=0.001,
center=True,
scale=True,
beta_initializer="zeros",
gamma_initializer="ones",
moving_mean_initializer="zeros",
moving_variance_initializer="ones",
beta_regularizer=None,
gamma_regularizer=None,
beta_constraint=None,
gamma_constraint=None,
renorm=False,
renorm_clipping=None,
renorm_momentum=0.99,
fused=None,
trainable=True,
virtual_batch_size=None,
adjustment=None,
name=None,
**kwargs
)
我们来详细讲解一下参数：
axis ：整数。表示哪一个维度是通道数维度，默认是-1，表示是最后一个维度。如果之前设置了 channels_first ,那幺需要设置axis=1.
momentum ：当training过程中，Batch的均值方差会根据batch计算出来，在预测或者验证的时候，这个均值方差是采用training过程中计算出来的滑动均值和滑动方差的。具体的计算过程是：
epsilon :一个防止运算除法除以0的一个极小数，一般不做修改；
center ：True的话，则会有一个可训练参数beta，也就是beta均值的这个offset；如果是False的话，这个BN层则退化成以0为均值，gamma为标准差的Normalization。默认是True，一般不做修改。
scale ：与center类似，默认是True。如果是False的话，则不使用gamma参数，BN层退化成以beta为均值，1为标准差的Normalization层。
其他都是初始化的方法和正则化的方法，一般不加以限制，使用的方法在上节课也已经讲解了，在此不加赘述。
这里需要注意的一点是，keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group，这样的话，就无法衍生成GN和InstanceN层了，在之后的内容，会在Tensorflow_Addons库中介绍
2.2 LN
tf.keras.layers.LayerNormalization(
axis=-1,
epsilon=0.001,
center=True,
scale=True,
beta_initializer="zeros",
gamma_initializer="ones",
beta_regularizer=None,
gamma_regularizer=None,
beta_constraint=None,
gamma_constraint=None,
trainable=True,
name=None,
**kwargs
)
参数和BN的参数基本一致。直接看一个例子：
import tensorflow as tf
import numpy as np
x = tf.constant(np.arange(10).reshape(5,2)*10,
dtype=tf.float32)
print(x)
y = tf.keras.layers.LayerNormalization(axis=1)
print(y(x))
运行结果为：
tf.Tensor( [[ 0. 10.] [20. 30.] [40. 50.] [60. 70.] [80. 90.]], shape=(5, 2), dtype=float32) tf.Tensor( [[-0.99998 0.99998] [-0.99998 0.99998] [-0.99998 0.99998] [-0.99998 0.99998] [-0.99998 0.99998]], shape=(5, 2), dtype=float32)
我在之前的文章中已经介绍过了LN，BN，GN，IN这几个归一化层的详细原理，不了解的可以看本文最后的相关链接中找一找。
Be First to Comment