小喵的博客网址是。小喵的博客网址是。

小喵的唠叨话:在描写了上同样不好的博客之后,已经仙逝了2独月之时空,小喵在此期间,做了大量的试验工作,最终于运的DeepID2的法子后,取得了深是的结果。这次也,主要描述一个比新的论文被之法门,L-Softmax,据说单model在LFW上会落得98.71%的当错误率。更着重之凡,小喵认为是办法和DeepID2并无冲突,如果双方可以加,或许单model达到99%+将无是想。

小喵的唠叨话:在描写了上等同不良的博客之后,已经仙逝了2独月之日子,小喵在此期间,做了汪洋底试验工作,最终以应用的DeepID2的章程后,取得了大科学的结果。这次也,主要描述一个比新的论文被的计,L-Softmax,据说单model于LFW上会及98.71%底齐错误率。更关键之是,小喵看这个主意和DeepID2并无闯,如果两者可以互补,或许单model达到99%+将无是希望。

 

 

再次推销一下~

再次推销一下~

小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com

小喵的博客网址是: http://www.miaoerduo.com

博客原文:  http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-ma…ftmax-loss的实现(上).html 

博客原文:  http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-ma…ftmax-loss的实现(上).html 

 

 

和齐同篇博客一样,小喵对读者做了如下的使:

跟达标一致首博客一样,小喵对读者做了之类的假设:

  1. 了解Deep Learning的基本知识。
  2. 仔细翻阅了L-Softmax的论文,了解其中的数学推理。
  3. 以Caffe作为训练框架。
  4. 便不饱上述3长达,也能够持久的读书。
  1. 摸底Deep Learning的基本知识。
  2. 仔细看了L-Softmax的舆论,了解中的数学推理。
  3. 利用Caffe作为教练框架。
  4. 尽管不满足上述3条,也克持久的学。

L-Softmax的论文:Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neutral
Networks

L-Softmax的论文:Large-Margin Softmax Loss for Convolutional Neutral
Networks

Google一下,第一长长的应该就是是舆论的地方,鉴于大家时刻少于,小喵将原文地址为贴出了,但非保证长期有效。http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/liud16.pdf
这里我们啊将所有系列分几局部来讲。

Google一下,第一长达应该就是是舆论的地址,鉴于大家时刻有限,小喵把原文地址为贴出了,但切莫保险长期有效。http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/liud16.pdf
这里我们吧将周系列分几局部来讲。

一、margin与lambda

margin和lambda这点儿个参数是咱立刻首博客的严重性。也是整篇论文的重中之重。对于分类的天职,每个样本还见面有N的出口的分(N的品种),如果在训练中,人为的要科学类别的得分变多少,也就是说加大了分正确类别的难度,那么网就是会见学习有重新有分能力的风味,并且加大类间的相距。作者选用的加大难度之法子尽管是移最后一个FC层中的weight和特点之间的角度值,角度增大的倍数就是margin,从而使特定项目的得分变多少。而第二单参数lambda是为避免网络未泯而设定的,我们后会讲到。

为实现这功能,我们要统筹一个新的层,large_margin_inner_product_layer。这个层以及一般的inner_product_layer很相似,但是多了特定类型削弱的作用。
考虑到者层是生参数的,我们要以caffe.proto(caffe_home/src/caffe/proto/caffe.proto)中做有修改。这里的定义是依protobuf的语法写的,简单的修改要照着其他的参数来改写就好。
首先定义我们的斯层的参数。

 1 message LargeMarginInnerProductParameter {
 2   optional uint32 num_output = 1; // The number of outputs for the layer
 3   optional bool bias_term = 2 [default = true]; // whether to have bias terms
 4   optional FillerParameter weight_filler = 3; // The filler for the weight
 5   optional FillerParameter bias_filler = 4; // The filler for the bias
 6 
 7   // The first axis to be lumped into a single inner product computation;
 8   // all preceding axes are retained in the output.
 9   // May be negative to index from the end (e.g., -1 for the last axis).
10   optional int32 axis = 5 [default = 1];
11   // Specify whether to transpose the weight matrix or not.
12   // If transpose == true, any operations will be performed on the transpose
13   // of the weight matrix. The weight matrix itself is not going to be transposed
14   // but rather the transfer flag of operations will be toggled accordingly.
15   optional bool transpose = 6 [default = false];
16   optional uint32 margin = 7 [default = 1];
17   optional float lambda = 8 [default = 0];
18 }

参数的定义和InnerProductParameter非常相像,只是多矣少数只参数margin和lambda。
之后以LayerParameter添加一个可选参数(照在InnerProductParameter写就吓)。

optional LargeMarginInnerProductParameter large_margin_inner_product_param = 147;

这会儿,喵粉可能好以全这个147是怎么回事。其实也,在protobuf蒙,每个组织被之变量都急需一个id,只要保证非另行即可。我们以LayerParameter的最开始好望这样一行注释:
图片 1

征下一个可行之id是147。这里我们新加之参数就果断占用了此id。

修改之后,建议将注释改一下(不要人为的掘进坑): LayerParameter next
available layer-specific ID: 148 (last added:
large_margin_inner_product_param)

避下又新加层的早晚发问题。

干活结束,我们不怕可以于train_val.prototxt中之所以这种措施采取是新层了(具体的使用,后面再说):

 1 layer {
 2   name: "fc2"
 3   type: "LargeMarginInnerProduct"
 4   bottom: "fc1"
 5   bottom: "label"
 6   top: "fc2"
 7   param {
 8     lr_mult: 1
 9     decay_mult: 1
10   }
11   param {
12     lr_mult: 0
13     decay_mult: 0
14   }
15   large_margin_inner_product_param {
16     num_output: 10000
17     margin: 2
18     lambda: 0
19     weight_filler {
20       type: "xavier"
21     }    
22   }
23 }

 

一、margin与lambda

margin和lambda这片单参数是我们就篇博客的重中之重。也是整篇论文的基本点。对于分类的职责,每个样本还见面有N的输出的分(N的档次),如果以训练中,人为的若科学类别的得分变多少,也就是说加大了界别正确类别的难度,那么网就是会见学有重新产生分能力的表征,并且加大类间的相距。作者选用的加大难度之主意尽管是改变最后一个FC层中的weight和特色之间的角度值,角度增大的倍数就是margin,从而使特定项目的得分变多少。而第二个参数lambda是为避免网络不泯而设定的,我们今后会讲到。

为促成者意义,我们得规划一个新的重叠,large_margin_inner_product_layer。这个层与一般的inner_product_layer很相像,但是多了一定项目削弱的效应。
考虑到这个层是发生参数的,我们得以caffe.proto(caffe_home/src/caffe/proto/caffe.proto)中开片改。这里的概念是按照protobuf的语法写的,简单的修改要照着其他的参数来改写就好。
首先定义我们的斯层的参数。

 1 message LargeMarginInnerProductParameter {
 2   optional uint32 num_output = 1; // The number of outputs for the layer
 3   optional bool bias_term = 2 [default = true]; // whether to have bias terms
 4   optional FillerParameter weight_filler = 3; // The filler for the weight
 5   optional FillerParameter bias_filler = 4; // The filler for the bias
 6 
 7   // The first axis to be lumped into a single inner product computation;
 8   // all preceding axes are retained in the output.
 9   // May be negative to index from the end (e.g., -1 for the last axis).
10   optional int32 axis = 5 [default = 1];
11   // Specify whether to transpose the weight matrix or not.
12   // If transpose == true, any operations will be performed on the transpose
13   // of the weight matrix. The weight matrix itself is not going to be transposed
14   // but rather the transfer flag of operations will be toggled accordingly.
15   optional bool transpose = 6 [default = false];
16   optional uint32 margin = 7 [default = 1];
17   optional float lambda = 8 [default = 0];
18 }

参数的定义和InnerProductParameter非常相似,只是多矣区区个参数margin和lambda。
之后以LayerParameter添加一个可选参数(照在InnerProductParameter写就吓)。

optional LargeMarginInnerProductParameter large_margin_inner_product_param = 147;

这时,喵粉可能特别以完全这个147是怎么回事。其实也,在protobuf备受,每个组织被之变量都得一个id,只要保证不另行即可。我们于LayerParameter的最好初步好看如此一行注释:
图片 2

说明下一个立竿见影的id是147。这里我们新加的参数就决然占用了之id。

修改以后,建议把注释改一下(不要人为的开挖坑): LayerParameter next
available layer-specific ID: 148 (last added:
large_margin_inner_product_param)

避免下再行新加层的时候发问题。

做事完,我们就是得当train_val.prototxt中之所以这种方式采取这个新层了(具体的运,后面再说):

 1 layer {
 2   name: "fc2"
 3   type: "LargeMarginInnerProduct"
 4   bottom: "fc1"
 5   bottom: "label"
 6   top: "fc2"
 7   param {
 8     lr_mult: 1
 9     decay_mult: 1
10   }
11   param {
12     lr_mult: 0
13     decay_mult: 0
14   }
15   large_margin_inner_product_param {
16     num_output: 10000
17     margin: 2
18     lambda: 0
19     weight_filler {
20       type: "xavier"
21     }    
22   }
23 }

 

其次,运筹帷幄的成员变量

咱俩正在caffe.proto中,添加了初参数的概念。而实质上,我们还未曾这个层的切实落实。这一部分,主要介绍我们用的现变量。
首先,我们若理清一切计算的流水线。

先行押前馈。

第一步,需要求有W和x的夹角的余弦值:

\[\cos(\theta_j)=\frac{W_j^Tx_i}{\|W_j\|\|x_i\|}\]

第二步,计算m倍角度的余弦值:

\[\cos(m\theta_i)=\sum_n(-1)^n{C_m^{2n}\cos^{m-2n}(\theta_i)\cdot(1-\cos(\theta_i)^2)^n},
(2n\leq m)\]

其三步,计算前馈:

\[f_{y_{i}}=(-1)^k\cdot\|W_{y_{i}}\|\|x_{i}\|\cos(m\theta_i)-2k\cdot\|W_{y_i}\|\|x_i\|\]

k是根据$\cos(\theta)$的取值决定的。

后馈比前馈要复杂一些,不过使用的变量也是同的。
因此我们得编制好的头文件了。

 1 #ifndef CAFFE_LARGE_MARGIN_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_
 2 #define CAFFE_LARGE_MARGIN_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_
 3 
 4 #include <vector>
 5 
 6 #include "caffe/blob.hpp"
 7 #include "caffe/layer.hpp"
 8 #include "caffe/proto/caffe.pb.h"
 9 
10 namespace caffe {
11 
12 template <typename Dtype>
13 class LargeMarginInnerProductLayer : public Layer<Dtype> {
14  public:
15   explicit LargeMarginInnerProductLayer(const LayerParameter& param)
16       : Layer<Dtype>(param) {}
17   virtual void LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
18       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
19   virtual void Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
20       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
21 
22   virtual inline const char* type() const { return "LargeMarginInnerProduct"; }
23   // edited by miao
24   // LM_FC层有两个bottom
25   virtual inline int ExactNumBottomBlobs() const { return 2; }
26   // end edited
27   virtual inline int ExactNumTopBlobs() const { return 1; }
28 
29  protected:
30   virtual void Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
31       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
32   virtual void Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
33       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
34   virtual void Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
35       const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);
36   virtual void Backward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
37       const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);
38 
39   int M_;
40   int K_;
41   int N_;
42   bool bias_term_;
43   Blob<Dtype> bias_multiplier_;
44   bool transpose_;  ///< if true, assume transposed weights
45 
46   // added by miao
47 
48   // 一些常数
49   Blob<Dtype> cos_theta_bound_;   // 区间边界的cos值
50   Blob<int> k_;                   // 当前角度theta所在的区间的位置
51   Blob<int> C_M_N_;               // 组合数
52   unsigned int margin;            // margin
53   float lambda;                   // lambda
54 
55   Blob<Dtype> wx_;                // wjT * xi
56   Blob<Dtype> abs_w_;             // ||wj|| 
57   Blob<Dtype> abs_x_;             // ||xi||
58   Blob<Dtype> cos_t_;             // cos(theta)
59   Blob<Dtype> cos_mt_;            // cos(margin * theta)
60 
61   Blob<Dtype> dydw_;              // 输出对w的导数
62   Blob<Dtype> dydx_;              // 输出对x的导数
63   // end added
64 };
65 
66 }  // namespace caffe
67 
68 #endif  // CAFFE_LARGE_MARGIN_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_

此间根本是复制了inner_product_layer.hpp,然后开了一点改动。具体是增加了几乎独成员变量,同时改变了ExactNumBottomBlobs的归值,因为我们的是层磁带bottom需要简单只,前一模一样重合的feature和样本的label。

次,运筹帷幄的成员变量

咱们刚刚于caffe.proto中,添加了初参数的定义。而其实,我们尚从未这层的切实可行落实。这有的,主要介绍我们得之即变量。
首先,我们而清理一切计算的流程。

优先看前馈。

先是步,需要求来W和x的夹角的余弦值:

\[\cos(\theta_j)=\frac{W_j^Tx_i}{\|W_j\|\|x_i\|}\]

亚步,计算m倍角度的余弦值:

\[\cos(m\theta_i)=\sum_n(-1)^n{C_m^{2n}\cos^{m-2n}(\theta_i)\cdot(1-\cos(\theta_i)^2)^n},
(2n\leq m)\]

老三步,计算前馈:

\[f_{y_{i}}=(-1)^k\cdot\|W_{y_{i}}\|\|x_{i}\|\cos(m\theta_i)-2k\cdot\|W_{y_i}\|\|x_i\|\]

k是根据$\cos(\theta)$的取值决定的。

后馈比前馈要复杂一些,不过以的变量也是一律的。
因此我们可以编写好的腔文件了。

 1 #ifndef CAFFE_LARGE_MARGIN_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_
 2 #define CAFFE_LARGE_MARGIN_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_
 3 
 4 #include <vector>
 5 
 6 #include "caffe/blob.hpp"
 7 #include "caffe/layer.hpp"
 8 #include "caffe/proto/caffe.pb.h"
 9 
10 namespace caffe {
11 
12 template <typename Dtype>
13 class LargeMarginInnerProductLayer : public Layer<Dtype> {
14  public:
15   explicit LargeMarginInnerProductLayer(const LayerParameter& param)
16       : Layer<Dtype>(param) {}
17   virtual void LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
18       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
19   virtual void Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
20       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
21 
22   virtual inline const char* type() const { return "LargeMarginInnerProduct"; }
23   // edited by miao
24   // LM_FC层有两个bottom
25   virtual inline int ExactNumBottomBlobs() const { return 2; }
26   // end edited
27   virtual inline int ExactNumTopBlobs() const { return 1; }
28 
29  protected:
30   virtual void Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
31       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
32   virtual void Forward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
33       const vector<Blob<Dtype>*>& top);
34   virtual void Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
35       const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);
36   virtual void Backward_gpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
37       const vector<bool>& propagate_down, const vector<Blob<Dtype>*>& bottom);
38 
39   int M_;
40   int K_;
41   int N_;
42   bool bias_term_;
43   Blob<Dtype> bias_multiplier_;
44   bool transpose_;  ///< if true, assume transposed weights
45 
46   // added by miao
47 
48   // 一些常数
49   Blob<Dtype> cos_theta_bound_;   // 区间边界的cos值
50   Blob<int> k_;                   // 当前角度theta所在的区间的位置
51   Blob<int> C_M_N_;               // 组合数
52   unsigned int margin;            // margin
53   float lambda;                   // lambda
54 
55   Blob<Dtype> wx_;                // wjT * xi
56   Blob<Dtype> abs_w_;             // ||wj|| 
57   Blob<Dtype> abs_x_;             // ||xi||
58   Blob<Dtype> cos_t_;             // cos(theta)
59   Blob<Dtype> cos_mt_;            // cos(margin * theta)
60 
61   Blob<Dtype> dydw_;              // 输出对w的导数
62   Blob<Dtype> dydx_;              // 输出对x的导数
63   // end added
64 };
65 
66 }  // namespace caffe
67 
68 #endif  // CAFFE_LARGE_MARGIN_INNER_PRODUCT_LAYER_HPP_

此主要是复制了inner_product_layer.hpp,然后做了好几改。具体是加了几个分子变量,同时更改了ExactNumBottomBlobs的归来值,因为咱们的这层磁带bottom需要少独,前同重叠的feature和范本的label。

老三、内存和常量的初始化

马上部分,主要被咱的相继成员变量分配内存,同时让几单常量进行初始化。这里吧是按在inner_product_layer.cpp来形容的,在setup的时候,增加了一部分用于初始化的代码,并剔除了forward_cpu和backwark_cpu的切实可行落实。

改以后的代码如下:

  1 #include <vector>
  2 #include <cmath>
  3 
  4 #include "caffe/filler.hpp"
  5 #include "caffe/layers/large_margin_inner_product_layer.hpp"
  6 #include "caffe/util/math_functions.hpp"
  7 
  8 #define PI 3.14159265
  9 
 10 namespace caffe {
 11 
 12 int factorial(int n) {
 13   if (0 == n) return 1;
 14   int f = 1;
 15   while (n) {
 16     f *= n;
 17     -- n;
 18   }
 19   return f;
 20 }
 21 
 22 template <typename Dtype>
 23 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
 24       const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
 25 
 26   const int axis = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(
 27       this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().axis());
 28   // added by miao
 29   std::vector<int> wx_shape(1);
 30   wx_shape[0] = bottom[0]->shape(0);
 31   this->wx_.Reshape(wx_shape);
 32   this->abs_w_.Reshape(wx_shape);
 33   this->abs_x_.Reshape(wx_shape);
 34   this->k_.Reshape(wx_shape);
 35   this->cos_t_.Reshape(wx_shape);
 36   this->cos_mt_.Reshape(wx_shape);
 37 
 38   std::vector<int> cos_theta_bound_shape(1);
 39   this->margin = static_cast<unsigned int>(this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().margin());
 40   cos_theta_bound_shape[0] = this->margin + 1;
 41   this->cos_theta_bound_.Reshape(cos_theta_bound_shape);
 42   for (int k = 0; k <= this->margin; ++ k) {
 43     this->cos_theta_bound_.mutable_cpu_data()[k] = std::cos(PI * k / this->margin);
 44   }
 45   this->C_M_N_.Reshape(cos_theta_bound_shape);
 46   for (int n = 0; n <= this->margin; ++ n) {
 47     this->C_M_N_.mutable_cpu_data()[n] = factorial(this->margin) / factorial(this->margin - n) / factorial(n);
 48   }
 49 
 50   // d size
 51   std::vector<int> d_shape(2);
 52   d_shape[0] = bottom[0]->shape(0);
 53   d_shape[1] = bottom[0]->count(axis);
 54   this->dydw_.Reshape(d_shape);
 55   this->dydx_.Reshape(d_shape);
 56 
 57   this->lambda = this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().lambda();
 58   // end added
 59 
 60   transpose_ = false; // 坚决不转置!
 61 
 62   const int num_output = this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().num_output();
 63   bias_term_ = this->layer_param_.large_marin_inner_product_param().bias_term();
 64   N_ = num_output;
 65   
 66   // Dimensions starting from "axis" are "flattened" into a single
 67   // length K_ vector. For example, if bottom[0]'s shape is (N, C, H, W),
 68   // and axis == 1, N inner products with dimension CHW are performed.
 69   K_ = bottom[0]->count(axis);
 70   // Check if we need to set up the weights
 71   if (this->blobs_.size() > 0) {
 72     LOG(INFO) << "Skipping parameter initialization";
 73   } else {
 74     if (bias_term_) {
 75       this->blobs_.resize(2);
 76     } else {
 77       this->blobs_.resize(1);
 78     }
 79     // Initialize the weights
 80     vector<int> weight_shape(2);
 81     if (transpose_) {
 82       weight_shape[0] = K_;
 83       weight_shape[1] = N_;
 84     } else {
 85       weight_shape[0] = N_;
 86       weight_shape[1] = K_;
 87     }
 88     this->blobs_[0].reset(new Blob<Dtype>(weight_shape));
 89     // fill the weights
 90     shared_ptr<Filler<Dtype> > weight_filler(GetFiller<Dtype>(
 91         this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().weight_filler()));
 92     weight_filler->Fill(this->blobs_[0].get());
 93     // If necessary, intiialize and fill the bias term
 94     if (bias_term_) {
 95       vector<int> bias_shape(1, N_);
 96       this->blobs_[1].reset(new Blob<Dtype>(bias_shape));
 97       shared_ptr<Filler<Dtype> > bias_filler(GetFiller<Dtype>(
 98           this->layer_param_.inner_product_param().bias_filler()));
 99       bias_filler->Fill(this->blobs_[1].get());
100     }   
101 
102   }  // parameter initialization
103   this->param_propagate_down_.resize(this->blobs_.size(), true);
104 }
105 
106 template <typename Dtype>
107 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
108       const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
109   // Figure out the dimensions
110   const int axis = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(
111       this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().axis());
112   const int new_K = bottom[0]->count(axis);
113   CHECK_EQ(K_, new_K)
114       << "Input size incompatible with large margin inner product parameters.";
115   // The first "axis" dimensions are independent inner products; the total
116   // number of these is M_, the product over these dimensions.
117   M_ = bottom[0]->count(0, axis);
118   // The top shape will be the bottom shape with the flattened axes dropped,
119   // and replaced by a single axis with dimension num_output (N_).
120   vector<int> top_shape = bottom[0]->shape();
121   top_shape.resize(axis + 1);
122   top_shape[axis] = N_;
123   top[0]->Reshape(top_shape);
124 }
125 
126 template <typename Dtype>
127 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
128     const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
129   // not implement
130 }
131 
132 template <typename Dtype>
133 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
134     const vector<bool>& propagate_down,
135     const vector<Blob<Dtype>*>& bottom) {
136   // not implement
137 }
138 
139 #ifdef CPU_ONLY
140 STUB_GPU(LargeMarginInnerProductLayer);
141 #endif
142 
143 INSTANTIATE_CLASS(LargeMarginInnerProductLayer);
144 REGISTER_LAYER_CLASS(LargeMarginInnerProduct);
145 
146 }  // namespace caffe

至此,large_margin_inner_product_layer的预备干活便开了了。下同样首博客,我们来详细的座谈前馈的有血有肉落实。

 

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小喵为了写公式,还专门学习了$\LaTeX$。

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其三、内存和常量的初始化

及时部分,主要给我们的相继成员变量分配内存,同时深受几单常量进行初始化。这里吧是仍在inner_product_layer.cpp来形容的,在setup的当儿,增加了有些用于初始化的代码,并剔除了forward_cpu和backwark_cpu的有血有肉落实。

改以后的代码如下:

  1 #include <vector>
  2 #include <cmath>
  3 
  4 #include "caffe/filler.hpp"
  5 #include "caffe/layers/large_margin_inner_product_layer.hpp"
  6 #include "caffe/util/math_functions.hpp"
  7 
  8 #define PI 3.14159265
  9 
 10 namespace caffe {
 11 
 12 int factorial(int n) {
 13   if (0 == n) return 1;
 14   int f = 1;
 15   while (n) {
 16     f *= n;
 17     -- n;
 18   }
 19   return f;
 20 }
 21 
 22 template <typename Dtype>
 23 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::LayerSetUp(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
 24       const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
 25 
 26   const int axis = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(
 27       this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().axis());
 28   // added by miao
 29   std::vector<int> wx_shape(1);
 30   wx_shape[0] = bottom[0]->shape(0);
 31   this->wx_.Reshape(wx_shape);
 32   this->abs_w_.Reshape(wx_shape);
 33   this->abs_x_.Reshape(wx_shape);
 34   this->k_.Reshape(wx_shape);
 35   this->cos_t_.Reshape(wx_shape);
 36   this->cos_mt_.Reshape(wx_shape);
 37 
 38   std::vector<int> cos_theta_bound_shape(1);
 39   this->margin = static_cast<unsigned int>(this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().margin());
 40   cos_theta_bound_shape[0] = this->margin + 1;
 41   this->cos_theta_bound_.Reshape(cos_theta_bound_shape);
 42   for (int k = 0; k <= this->margin; ++ k) {
 43     this->cos_theta_bound_.mutable_cpu_data()[k] = std::cos(PI * k / this->margin);
 44   }
 45   this->C_M_N_.Reshape(cos_theta_bound_shape);
 46   for (int n = 0; n <= this->margin; ++ n) {
 47     this->C_M_N_.mutable_cpu_data()[n] = factorial(this->margin) / factorial(this->margin - n) / factorial(n);
 48   }
 49 
 50   // d size
 51   std::vector<int> d_shape(2);
 52   d_shape[0] = bottom[0]->shape(0);
 53   d_shape[1] = bottom[0]->count(axis);
 54   this->dydw_.Reshape(d_shape);
 55   this->dydx_.Reshape(d_shape);
 56 
 57   this->lambda = this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().lambda();
 58   // end added
 59 
 60   transpose_ = false; // 坚决不转置!
 61 
 62   const int num_output = this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().num_output();
 63   bias_term_ = this->layer_param_.large_marin_inner_product_param().bias_term();
 64   N_ = num_output;
 65   
 66   // Dimensions starting from "axis" are "flattened" into a single
 67   // length K_ vector. For example, if bottom[0]'s shape is (N, C, H, W),
 68   // and axis == 1, N inner products with dimension CHW are performed.
 69   K_ = bottom[0]->count(axis);
 70   // Check if we need to set up the weights
 71   if (this->blobs_.size() > 0) {
 72     LOG(INFO) << "Skipping parameter initialization";
 73   } else {
 74     if (bias_term_) {
 75       this->blobs_.resize(2);
 76     } else {
 77       this->blobs_.resize(1);
 78     }
 79     // Initialize the weights
 80     vector<int> weight_shape(2);
 81     if (transpose_) {
 82       weight_shape[0] = K_;
 83       weight_shape[1] = N_;
 84     } else {
 85       weight_shape[0] = N_;
 86       weight_shape[1] = K_;
 87     }
 88     this->blobs_[0].reset(new Blob<Dtype>(weight_shape));
 89     // fill the weights
 90     shared_ptr<Filler<Dtype> > weight_filler(GetFiller<Dtype>(
 91         this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().weight_filler()));
 92     weight_filler->Fill(this->blobs_[0].get());
 93     // If necessary, intiialize and fill the bias term
 94     if (bias_term_) {
 95       vector<int> bias_shape(1, N_);
 96       this->blobs_[1].reset(new Blob<Dtype>(bias_shape));
 97       shared_ptr<Filler<Dtype> > bias_filler(GetFiller<Dtype>(
 98           this->layer_param_.inner_product_param().bias_filler()));
 99       bias_filler->Fill(this->blobs_[1].get());
100     }   
101 
102   }  // parameter initialization
103   this->param_propagate_down_.resize(this->blobs_.size(), true);
104 }
105 
106 template <typename Dtype>
107 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::Reshape(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
108       const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
109   // Figure out the dimensions
110   const int axis = bottom[0]->CanonicalAxisIndex(
111       this->layer_param_.large_margin_inner_product_param().axis());
112   const int new_K = bottom[0]->count(axis);
113   CHECK_EQ(K_, new_K)
114       << "Input size incompatible with large margin inner product parameters.";
115   // The first "axis" dimensions are independent inner products; the total
116   // number of these is M_, the product over these dimensions.
117   M_ = bottom[0]->count(0, axis);
118   // The top shape will be the bottom shape with the flattened axes dropped,
119   // and replaced by a single axis with dimension num_output (N_).
120   vector<int> top_shape = bottom[0]->shape();
121   top_shape.resize(axis + 1);
122   top_shape[axis] = N_;
123   top[0]->Reshape(top_shape);
124 }
125 
126 template <typename Dtype>
127 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
128     const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
129   // not implement
130 }
131 
132 template <typename Dtype>
133 void LargeMarginInnerProductLayer<Dtype>::Backward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& top,
134     const vector<bool>& propagate_down,
135     const vector<Blob<Dtype>*>& bottom) {
136   // not implement
137 }
138 
139 #ifdef CPU_ONLY
140 STUB_GPU(LargeMarginInnerProductLayer);
141 #endif
142 
143 INSTANTIATE_CLASS(LargeMarginInnerProductLayer);
144 REGISTER_LAYER_CLASS(LargeMarginInnerProduct);
145 
146 }  // namespace caffe

至此,large_margin_inner_product_layer的预备工作就是开了了。下一样篇博客,我们来详细的座谈前馈的切实落实。

 

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小喵为了写公式,还专门学习了$\LaTeX$。

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