撸一撸 ICML2016的CReLU
此方法来源于:
ICML2016 Understanding and Improving Convolutional Neural Networks via Concatenated Rectified Linear Units.
这篇论文~~
实验代码 :https://github.com/albanie/CReLU
可以在理解原理的基础上撸一遍。
在tensorflow中也集成了这个CRelu,API为:tf.nn.crelu()
论文作者在 AlexNet 的模型上做了一个有趣的实验,发现:低层的卷积层中的一些滤波器核存在着负相关程度很高的滤波器核,而层次越高的卷积层,这一现象越不明显。作者把这一现象称为 pairing phenomenon。这是基础思想。
文中提到一个叫pair filter的概念,定义如下:
设网络的某层卷积层的滤波器组的卷积核组表示为ϕ⃗ 1,ϕ⃗ 2,⋯,ϕ⃗ n,定义的 pairing filter 为ϕ⃗ ∗i=argminϕ⃗ j⟨ϕ⃗ i,ϕ⃗ j⟩,其中j=1,2,⋯,n,n 为该层卷积层的滤波器数目。滤波器 ϕ⃗ i 和 ϕ⃗ ∗i 之间的余弦相似度记为
μϕi
计算cos相似度得到统计直方图~~
我们看第一卷积层conv1,蓝色的直方图分布以-0.5为中心点,均匀分布,也就是说有较多成对的滤波器。越到后面的层,比如conv5蓝色的直方图分布越集中,成对的滤波器越少.
CReLU是为了消除 ReLU 带来的冗余而提出,设[⋅]+=max(⋅,0),则 CReLU 定义如下:
CReLU(x)=([-x]+,[x]+)
举个栗子,-1带入公式,则CReLU(-1)=(0,1)。
在实际中用的时候,需要注意,你要输入的特征图个数是ReLU时的一半即可。
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