使用keras实现孪生网络中的权值共享教程
首先声明,这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值,而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络,且分支结构相同时,如何使用keras使分支的权重共享。
Functional API
为达到上述的目的,建议使用keras中的Functional API,当然Sequential 类型的模型也可以使用,本篇博客将主要以Functional API为例讲述。
keras的多分支权值共享功能实现,官方文档介绍
上面是官方的链接,本篇博客也是基于上述官方文档,实现的此功能。(插一句,keras虽然有中文文档,但中文文档已停更,且中文文档某些函数介绍不全,建议直接看英文官方文档)
不共享参数的模型
以MatchNet网络结构为例子,为方便显示,将卷积模块个数减为2个。首先是展示不共享参数的模型,以便观看完整的网络结构。
整体的网络结构如下所示:
代码包含两部分,第一部分定义了两个函数,FeatureNetwork()生成特征提取网络,ClassiFilerNet()生成决策网络或称度量网络。网络结构的可视化在博客末尾。在ClassiFilerNet()函数中,可以看到调用了两次FeatureNetwork()函数,keras.models.Model也被使用的两次,因此生成的input1和input2是两个完全独立的模型分支,参数是不共享的。
from keras.models import Sequential from keras.layers import merge, Conv2D, MaxPool2D, Activation, Dense, concatenate, Flatten from keras.layers import Input from keras.models import Model from keras.utils import np_utils import tensorflow as tf import keras from keras.datasets import mnist import numpy as np from keras.utils import np_utils from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint, TensorBoard, ReduceLROnPlateau from keras.utils.vis_utils import plot_model # ---------------------函数功能区------------------------- def FeatureNetwork(): """生成特征提取网络""" """这是根据,MNIST数据调整的网络结构,下面注释掉的部分是,原始的Matchnet网络中feature network结构""" inp = Input(shape = (28, 28, 1), name='FeatureNet_ImageInput') models = Conv2D(filters=24, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(inp) models = Activation('relu')(models) models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3))(models) models = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(models) # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models) models = Activation('relu')(models) models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models) models = Activation('relu')(models) models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models) models = Activation('relu')(models) models = Flatten()(models) models = Dense(512)(models) models = Activation('relu')(models) model = Model(inputs=inp, outputs=models) return model def ClassiFilerNet(): # add classifier Net """生成度量网络和决策网络,其实maychnet是两个网络结构,一个是特征提取层(孪生),一个度量层+匹配层(统称为决策层)""" input1 = FeatureNetwork() # 孪生网络中的一个特征提取 input2 = FeatureNetwork() # 孪生网络中的另一个特征提取 for layer in input2.layers: # 这个for循环一定要加,否则网络重名会出错。 layer.name = layer.name + str("_2") inp1 = input1.input inp2 = input2.input merge_layers = concatenate([input1.output, input2.output]) # 进行融合,使用的是默认的sum,即简单的相加 fc1 = Dense(1024, activation='relu')(merge_layers) fc2 = Dense(1024, activation='relu')(fc1) fc3 = Dense(2, activation='softmax')(fc2) class_models = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=[fc3]) return class_models # ---------------------主调区------------------------- matchnet = ClassiFilerNet() matchnet.summary() # 打印网络结构 plot_model(matchnet, to_file='G:/csdn攻略/picture/model.png') # 网络结构输出成png图片
共享参数的模型
FeatureNetwork()的功能和上面的功能相同,为方便选择,在ClassiFilerNet()函数中加入了判断是否使用共享参数模型功能,令reuse=True,便使用的是共享参数的模型。
关键地方就在,只使用的一次Model,也就是说只创建了一次模型,虽然输入了两个输入,但其实使用的是同一个模型,因此权重共享的。
from keras.models import Sequential from keras.layers import merge, Conv2D, MaxPool2D, Activation, Dense, concatenate, Flatten from keras.layers import Input from keras.models import Model from keras.utils import np_utils import tensorflow as tf import keras from keras.datasets import mnist import numpy as np from keras.utils import np_utils from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint, TensorBoard, ReduceLROnPlateau from keras.utils.vis_utils import plot_model # ----------------函数功能区----------------------- def FeatureNetwork(): """生成特征提取网络""" """这是根据,MNIST数据调整的网络结构,下面注释掉的部分是,原始的Matchnet网络中feature network结构""" inp = Input(shape = (28, 28, 1), name='FeatureNet_ImageInput') models = Conv2D(filters=24, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(inp) models = Activation('relu')(models) models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3))(models) models = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(models) # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models) models = Activation('relu')(models) models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models) models = Activation('relu')(models) models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models) models = Activation('relu')(models) # models = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), strides=2, padding='valid')(models) # models = Activation('relu')(models) # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models) models = Flatten()(models) models = Dense(512)(models) models = Activation('relu')(models) model = Model(inputs=inp, outputs=models) return model def ClassiFilerNet(reuse=False): # add classifier Net """生成度量网络和决策网络,其实maychnet是两个网络结构,一个是特征提取层(孪生),一个度量层+匹配层(统称为决策层)""" if reuse: inp = Input(shape=(28, 28, 1), name='FeatureNet_ImageInput') models = Conv2D(filters=24, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(inp) models = Activation('relu')(models) models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3))(models) models = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(models) # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models) models = Activation('relu')(models) models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models) models = Activation('relu')(models) models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models) models = Activation('relu')(models) # models = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), strides=2, padding='valid')(models) # models = Activation('relu')(models) # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models) models = Flatten()(models) models = Dense(512)(models) models = Activation('relu')(models) model = Model(inputs=inp, outputs=models) inp1 = Input(shape=(28, 28, 1)) # 创建输入 inp2 = Input(shape=(28, 28, 1)) # 创建输入2 model_1 = model(inp1) # 孪生网络中的一个特征提取分支 model_2 = model(inp2) # 孪生网络中的另一个特征提取分支 merge_layers = concatenate([model_1, model_2]) # 进行融合,使用的是默认的sum,即简单的相加 else: input1 = FeatureNetwork() # 孪生网络中的一个特征提取 input2 = FeatureNetwork() # 孪生网络中的另一个特征提取 for layer in input2.layers: # 这个for循环一定要加,否则网络重名会出错。 layer.name = layer.name + str("_2") inp1 = input1.input inp2 = input2.input merge_layers = concatenate([input1.output, input2.output]) # 进行融合,使用的是默认的sum,即简单的相加 fc1 = Dense(1024, activation='relu')(merge_layers) fc2 = Dense(1024, activation='relu')(fc1) fc3 = Dense(2, activation='softmax')(fc2) class_models = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=[fc3]) return class_models
如何看是否真的是权值共享呢?直接对比特征提取部分的网络参数个数!
不共享参数模型的参数数量:
共享参数模型的参数总量
共享参数模型中的特征提取部分的参数量为:
由于截图限制,不共享参数模型的特征提取网络参数数量不再展示。其实经过计算,特征提取网络部分的参数数量,不共享参数模型是共享参数的两倍。两个网络总参数量的差值就是,共享模型中,特征提取部分的参数的量
网络结构可视化
不共享权重的网络结构
共享参数的网络结构,其中model_1代表的就是特征提取部分。
以上这篇使用keras实现孪生网络中的权值共享教程就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。
相关文章
在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例
这篇文章主要介绍了在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-16解决在keras中使用model.save()函数保存模型失败的问题
这篇文章主要介绍了解决在keras中使用model.save()函数保存模型失败的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-21- 今天小编就为大家分享一篇pytorch动态网络以及权重共享实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-29
- 这篇文章主要为大家详细介绍了javascript跨域资源共享的相关资料,感兴趣的朋友可以参考一下...2016-07-06
- 这篇文章主要介绍了解决Keras 中加入lambda层无法正常载入模型问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-17
- 这篇文章主要介绍了keras.layer.input()用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-17
- 这篇文章主要介绍了keras的三种模型实现与区别说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-04
完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题
这篇文章主要介绍了完美解决TensorFlow和Keras大数据量内存溢出的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-04- 这篇文章主要介绍了利用keras使用神经网络预测销量操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-08
- 这篇文章主要介绍了使用keras实现孪生网络中的权值共享教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-11
- 这篇文章主要介绍了keras:model.compile损失函数的用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-02
- 这篇文章主要介绍了keras输出预测值和真实值方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-28
- 这篇文章主要介绍了keras实现基于孪生网络的图片相似度计算方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-12
- 这篇文章主要介绍了keras实现调用自己训练的模型,并去掉全连接层,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-10
- 今天小编就为大家分享一篇PyTorch和Keras计算模型参数的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-30
- 这篇文章主要介绍了使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-28
- 这篇文章主要介绍了使用Keras画神经网络准确性图教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-16
Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作
这篇文章主要介绍了Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-04- 这篇文章主要介绍了keras实现多GPU或指定GPU的使用介绍,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-06-18
教你如何在pycharm中安装opencv,tensorflow,keras
今天通过本教程教大家如何在pycharm中安装opencv,tensorflow,keras,本文分步骤给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-08-09