深度殘差網路+自適應引數化ReLU啟用函式(調參記錄7)

毛利小五郎發表於2020-04-22

續上一篇:

深度殘差網路+自適應引數化ReLU啟用函式(調參記錄6)

https://blog.csdn.net/dangqing1988/article/details/105628681

本文冒著過擬合的風險,將卷積核的個數增加成32個、64個和128個,繼續測試Adaptively Parametric ReLU(APReLU)啟用函式在Cifar10影像集上的效果。APReLU啟用函式的基本原理如下圖所示:

Keras程式碼如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Apr 14 04:17:45 2020
Implemented using TensorFlow 1.10.0 and Keras 2.2.1
Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, Shaojiang Dong, Michael Pecht,
Deep Residual Networks with Adaptively Parametric Rectifier Linear Units for Fault Diagnosis, 
IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020,  DOI: 10.1109/TIE.2020.2972458 
@author: Minghang Zhao
"""
from __future__ import print_function
import keras
import numpy as np
from keras.datasets import cifar10
from keras.layers import Dense, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Minimum
from keras.layers import AveragePooling2D, Input, GlobalAveragePooling2D, Concatenate, Reshape
from keras.regularizers import l2
from keras import backend as K
from keras.models import Model
from keras import optimizers
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
K.set_learning_phase(1)
# The data, split between train and test sets
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# Noised data
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_test = x_test-np.mean(x_train)
x_train = x_train-np.mean(x_train)
print('x_train shape:', x_train.shape)
print(x_train.shape[0], 'train samples')
print(x_test.shape[0], 'test samples')
# convert class vectors to binary class matrices
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
# Schedule the learning rate, multiply 0.1 every 300 epoches
def scheduler(epoch):
    if epoch % 300 == 0 and epoch != 0:
        lr = K.get_value(model.optimizer.lr)
        K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.1)
        print("lr changed to {}".format(lr * 0.1))
    return K.get_value(model.optimizer.lr)
# An adaptively parametric rectifier linear unit (APReLU)
def aprelu(inputs):
    # get the number of channels
    channels = inputs.get_shape().as_list()[-1]
    # get a zero feature map
    zeros_input = keras.layers.subtract([inputs, inputs])
    # get a feature map with only positive features
    pos_input = Activation('relu')(inputs)
    # get a feature map with only negative features
    neg_input = Minimum()([inputs,zeros_input])
    # define a network to obtain the scaling coefficients
    scales_p = GlobalAveragePooling2D()(pos_input)
    scales_n = GlobalAveragePooling2D()(neg_input)
    scales = Concatenate()([scales_n, scales_p])
    scales = Dense(channels, activation='linear', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales)
    scales = BatchNormalization()(scales)
    scales = Activation('relu')(scales)
    scales = Dense(channels, activation='linear', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(scales)
    scales = BatchNormalization()(scales)
    scales = Activation('sigmoid')(scales)
    scales = Reshape((1,1,channels))(scales)
    # apply a paramtetric relu
    neg_part = keras.layers.multiply([scales, neg_input])
    return keras.layers.add([pos_input, neg_part])
# Residual Block
def residual_block(incoming, nb_blocks, out_channels, downsample=False,
                   downsample_strides=2):
    
    residual = incoming
    in_channels = incoming.get_shape().as_list()[-1]
    
    for i in range(nb_blocks):
        
        identity = residual
        
        if not downsample:
            downsample_strides = 1
        
        residual = BatchNormalization()(residual)
        residual = aprelu(residual)
        residual = Conv2D(out_channels, 3, strides=(downsample_strides, downsample_strides), 
                          padding='same', kernel_initializer='he_normal', 
                          kernel_regularizer=l2(1e-4))(residual)
        
        residual = BatchNormalization()(residual)
        residual = aprelu(residual)
        residual = Conv2D(out_channels, 3, padding='same', kernel_initializer='he_normal', 
                          kernel_regularizer=l2(1e-4))(residual)
        
        # Downsampling
        if downsample_strides > 1:
            identity = AveragePooling2D(pool_size=(1,1), strides=(2,2))(identity)
            
        # Zero_padding to match channels
        if in_channels != out_channels:
            zeros_identity = keras.layers.subtract([identity, identity])
            identity = keras.layers.concatenate([identity, zeros_identity])
            in_channels = out_channels
        
        residual = keras.layers.add([residual, identity])
    
    return residual
# define and train a model
inputs = Input(shape=(32, 32, 3))
net = Conv2D(32, 3, padding='same', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(inputs)
net = residual_block(net, 9, 32, downsample=False)
net = residual_block(net, 1, 64, downsample=True)
net = residual_block(net, 8, 64, downsample=False)
net = residual_block(net, 1, 128, downsample=True)
net = residual_block(net, 8, 128, downsample=False)
net = BatchNormalization()(net)
net = Activation('relu')(net)
net = GlobalAveragePooling2D()(net)
outputs = Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer='he_normal', kernel_regularizer=l2(1e-4))(net)
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
sgd = optimizers.SGD(lr=0.1, decay=0., momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
# data augmentation
datagen = ImageDataGenerator(
    # randomly rotate images in the range (deg 0 to 180)
    rotation_range=30,
    # randomly flip images
    horizontal_flip=True,
    # randomly shift images horizontally
    width_shift_range=0.125,
    # randomly shift images vertically
    height_shift_range=0.125)
reduce_lr = LearningRateScheduler(scheduler)
# fit the model on the batches generated by datagen.flow().
model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=100),
                    validation_data=(x_test, y_test), epochs=1000, 
                    verbose=1, callbacks=[reduce_lr], workers=4)
# get results
K.set_learning_phase(0)
DRSN_train_score = model.evaluate(x_train, y_train, batch_size=100, verbose=0)
print('Train loss:', DRSN_train_score[0])
print('Train accuracy:', DRSN_train_score[1])
DRSN_test_score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=100, verbose=0)
print('Test loss:', DRSN_test_score[0])
print('Test accuracy:', DRSN_test_score[1])

先複製一次spyder視窗裡的實驗結果:

Epoch 270/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5576 - acc: 0.9245 - val_loss: 0.6619 - val_acc: 0.8960
Epoch 271/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5605 - acc: 0.9250 - val_loss: 0.6675 - val_acc: 0.8908
Epoch 272/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5578 - acc: 0.9244 - val_loss: 0.6578 - val_acc: 0.8951
Epoch 273/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5625 - acc: 0.9232 - val_loss: 0.6663 - val_acc: 0.8907
Epoch 274/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5598 - acc: 0.9246 - val_loss: 0.6435 - val_acc: 0.9059
Epoch 275/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5567 - acc: 0.9265 - val_loss: 0.6589 - val_acc: 0.8949
Epoch 276/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5616 - acc: 0.9235 - val_loss: 0.6439 - val_acc: 0.9002
Epoch 277/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5568 - acc: 0.9258 - val_loss: 0.6731 - val_acc: 0.8913 ETA: 16s - loss: 0.5542 - acc: 0.9269
Epoch 278/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5582 - acc: 0.9254 - val_loss: 0.6437 - val_acc: 0.8995
Epoch 279/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5530 - acc: 0.9270 - val_loss: 0.6416 - val_acc: 0.9002
Epoch 280/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5603 - acc: 0.9245 - val_loss: 0.6566 - val_acc: 0.8960
Epoch 281/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5613 - acc: 0.9241 - val_loss: 0.6432 - val_acc: 0.9003
Epoch 282/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5568 - acc: 0.9250 - val_loss: 0.6573 - val_acc: 0.8950
Epoch 283/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5580 - acc: 0.9253 - val_loss: 0.6518 - val_acc: 0.8961 ETA: 10s - loss: 0.5551 - acc: 0.9260
Epoch 284/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5495 - acc: 0.9276 - val_loss: 0.6736 - val_acc: 0.8918
Epoch 285/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5611 - acc: 0.9238 - val_loss: 0.6538 - val_acc: 0.8962
Epoch 286/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5590 - acc: 0.9250 - val_loss: 0.6563 - val_acc: 0.8965
Epoch 287/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5581 - acc: 0.9245 - val_loss: 0.6482 - val_acc: 0.9035
Epoch 288/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5607 - acc: 0.9233 - val_loss: 0.6516 - val_acc: 0.8984
Epoch 289/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5608 - acc: 0.9252 - val_loss: 0.6562 - val_acc: 0.8984
Epoch 290/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5599 - acc: 0.9240 - val_loss: 0.6941 - val_acc: 0.8847
Epoch 291/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5600 - acc: 0.9244 - val_loss: 0.6695 - val_acc: 0.8902
Epoch 292/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5628 - acc: 0.9232 - val_loss: 0.6580 - val_acc: 0.8979
Epoch 293/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5602 - acc: 0.9242 - val_loss: 0.6726 - val_acc: 0.8913
Epoch 294/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5582 - acc: 0.9249 - val_loss: 0.6917 - val_acc: 0.8901
Epoch 295/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5559 - acc: 0.9265 - val_loss: 0.6805 - val_acc: 0.88967/500 [======================>.......] - ETA: 19s - loss: 0.5537 - acc: 0.9275
Epoch 296/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5570 - acc: 0.9265 - val_loss: 0.6315 - val_acc: 0.9039
Epoch 297/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5572 - acc: 0.9244 - val_loss: 0.6647 - val_acc: 0.8918
Epoch 298/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5555 - acc: 0.9259 - val_loss: 0.6540 - val_acc: 0.8960
Epoch 299/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5575 - acc: 0.9266 - val_loss: 0.6648 - val_acc: 0.8941
Epoch 300/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.5517 - acc: 0.9277 - val_loss: 0.6555 - val_acc: 0.8975
Epoch 301/1000
lr changed to 0.010000000149011612
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.4683 - acc: 0.9572 - val_loss: 0.5677 - val_acc: 0.9248
Epoch 302/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.4174 - acc: 0.9735 - val_loss: 0.5622 - val_acc: 0.9256
Epoch 303/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.3968 - acc: 0.9785 - val_loss: 0.5500 - val_acc: 0.9291
Epoch 304/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.3806 - acc: 0.9814 - val_loss: 0.5520 - val_acc: 0.9283
Epoch 305/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.3687 - acc: 0.9832 - val_loss: 0.5442 - val_acc: 0.9306
Epoch 306/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.3555 - acc: 0.9864 - val_loss: 0.5454 - val_acc: 0.9284
Epoch 307/1000
500/500 [==============================] - 91s 182ms/step - loss: 0.3485 - acc: 0.9863 - val_loss: 0.5409 - val_acc: 0.9286
Epoch 308/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.3379 - acc: 0.9885 - val_loss: 0.5383 - val_acc: 0.9305
Epoch 309/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.3272 - acc: 0.9904 - val_loss: 0.5344 - val_acc: 0.9309
Epoch 310/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.3213 - acc: 0.9900 - val_loss: 0.5333 - val_acc: 0.9298
Epoch 311/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.3143 - acc: 0.9909 - val_loss: 0.5365 - val_acc: 0.9283
Epoch 312/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.3092 - acc: 0.9910 - val_loss: 0.5287 - val_acc: 0.9311
Epoch 313/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.3006 - acc: 0.9919 - val_loss: 0.5324 - val_acc: 0.9283
Epoch 314/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.2945 - acc: 0.9916 - val_loss: 0.5286 - val_acc: 0.9300
Epoch 315/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.2886 - acc: 0.9923 - val_loss: 0.5181 - val_acc: 0.9323
Epoch 316/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.2823 - acc: 0.9932 - val_loss: 0.5212 - val_acc: 0.9286
Epoch 317/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.2778 - acc: 0.9930 - val_loss: 0.5182 - val_acc: 0.9296
Epoch 318/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.2720 - acc: 0.9936 - val_loss: 0.5122 - val_acc: 0.9287
Epoch 319/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.2662 - acc: 0.9940 - val_loss: 0.5083 - val_acc: 0.9277
Epoch 320/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.2597 - acc: 0.9944 - val_loss: 0.5018 - val_acc: 0.9315
Epoch 321/1000
500/500 [==============================] - 91s 181ms/step - loss: 0.2560 - acc: 0.9944 - val_loss: 0.5086 - val_acc: 0.9296
Epoch 322/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.2526 - acc: 0.9939 - val_loss: 0.5059 - val_acc: 0.9274
Epoch 323/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.2466 - acc: 0.9945 - val_loss: 0.4991 - val_acc: 0.9302
Epoch 324/1000
500/500 [==============================] - 90s 181ms/step - loss: 0.2431 - acc: 0.9945 - val_loss: 0.5006 - val_acc: 0.9273
Epoch 325/1000
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本來想著早晨過來看看程式跑得怎麼樣了,卻發現不知道為什麼spyder自動退出了。

Minghang Zhao, Shisheng Zhong, Xuyun Fu, Baoping Tang, Shaojiang Dong, Michael Pecht, Deep Residual Networks with Adaptively Parametric Rectifier Linear Units for Fault Diagnosis, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, DOI: 10.1109/TIE.2020.2972458

https://ieeexplore.ieee.org/document/8998530

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