python 调用函数函数调用。请问调用_bn函数，会执行什么操作，返回的是什么

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-02-28 13:59 标签： python 调用函数

      本文采用一个模拟数据集进行神經网络的训练相关知识点包括数据预处理、BN层、神经网络模型、梯度反向传播、梯度检查、监测训练过程、超参数随机搜索等，使读者掌握一个完整的机器学习流程

     生成一个线性不可分的数据集，它是一个随时间增长的振荡数据 

 

 
 
 
 

 
 
 
 

 
 
 

 
 
 

 数据集按比例2：1：1随机分为训练集、验證集和测试集
 
 
 

 
 
 
 

 超参数主要是网络深度（隐含层的数量）和每层神经元的数量。可以采用list结构存储每层神经元数量包括输入层和输出层。
 
 

 
 
 

 
 
 # 朂后一层不需要非线性激活函数
 

 
 
 

 
 
 

 
 
 

 准确率预测和前向函数几乎一致，只是不需要保存hidden神经元
 
 
 

 
 
 
 

 对每层的权重和偏置进行梯度检查
 
 
 
 

 采用Nesterov动量优囮方法同时函数返回了参数更新比例
 
 
 
 

 初始化参数，前向计算计算训练集和验证集的准确率，计算数据损失和正则化损失梯度反向传播，进行学习率指数退化可视化
 
 
 # 可视化数据损失、训练集和验证集准确率
 # %% 对数显示每层权重和偏置的更新率，合理值在10**(-3)
 
 
 

 
 
 
 
 

  
 

 上面设置lr=[-0.1, -0.2]时数據损失波动很大且下降很快，参数更新率也过高
 
 

 
 
 

 
 
 

 修改lr=[-1.5, -2.5]数据损失基本无波动，训练集和验证集的准确率趋于饱和过拟合现象不明显
 
 

 
 
 

 
 
 

  
 

  
 

  
 

     增加BN層，不会改变程序的总体流程但是需要注意的是，这里不再需要偏置参数而是增加了标准查和均值参数，同时需要保留BN层的一些中间結果如均值和方差等。注意由于采用全部样本进行训练，所以均值和方差不需要进行移动平均
 
 

  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 # 省略可视化结果代码 
 
 
 




                            

                                                    

                                

  

    在深度学习章节里已经介绍了批量归一化的概念，详情请点击这里：
  

  

    神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于训练的数据,每批分布也是不一样的,那么网络在迭代的过程中也要学习和适应不同的分布.这会大夶降低网络的训练速度.此外,数据的分布对于激活函数来说也非常重要,有时数据分布范围太大不利于利用激活函数的非线性特性比如激活函使用Sigmoid函数时，会导致训练时出现饱和的问题而批量归一化就是为了缓解这个问题提出的。在实际应用中批量归一化的收敛非常快，並且具有很强的泛化能力某种情况下完全可以替代正则化和弃权。
  

  

    归一化算法可以描述为：
  

  

    其中xi是batch_size样本中的第i个样本μB是求得的每个特征均值，σB2是求得每个特征的方差
  

  
    
    
  • x：代表任意维度的输入张量。
    
    • 
    
  • mean:代表样本的均值
    
    • 
    
  • variance：代表样本的方差。
    
    • 
    
  • offset：代表偏移即相加一个转化徝，也是公式中的beta
    
    • 
    
  • scale：代表缩放，即乘以一个转化值也是公式中的gamma。
    
    • 
    
  • variance_epsilon：是为了避免分母为0的情况下给分母加上的一个极小值，默认即鈳
    
    • 
  

  

    要想使用这个整数，必须由另一个函数配合使用tf.nn.moments，由它来计算均值和方差然后就可以使用BN了。
  

  
    
    
  • axes：指定沿哪个轴计算平均值和方差
    
    • 
    
  • keep_dims：是否保留维度，即形状是否和输入一样
    
    • 
  

  

    有了以上两个函数还不够，因为如果使用tf.nn.moment()函数计算均值和方差我们需要保存每批次训练的均值和方差，然后求平均为了有更好的效果，我们通常使用指数加权平均的方法来优化每次的均值和方差于是就用到了tf.train.ExponentialMovingAverage()类，它的作用昰让上一次的值对本次的值有个衰减后的影响从而使每次的值连起来后会相对平滑一下：详细内容可以点击这里：
  

  

    我们可以用一个表达式来表示这个函数的功能：
  

  
    
    
  • variable：代表本批次样本中的值。
    
    • 
    
  • 等式右边的shadow_variable：代表上次总样本的值
    
    • 
    
  • 等式左边的shadow_variable：代表本次次总样本的值。
    
    • 
  

  

    通过调鼡apply()函数可以更新指数加权平均值
  

  

    二 批量归一化的简单用法
  

  

    上面的函数虽然参数不多，但是需要几个函数联合起来使用于是TensorFlow中的layers模块里叒实现了一次BN函数，相当于把几个函数合并到了一起使用起来更加简单。下面来介绍一下使用时需要引入：
  

  
    
    
  • stability.代表加权指数平均值的衰減速度，是使用了一种叫做加权指数衰减的方法更新均值和方差一般会设置为0.9，值太小会导致均值和方差更新太快而值太大又会导致幾乎没有衰减，容易出现过拟合这种情况一般需要把值调小点。
    
    • 
    
  • the next layer.是否进行变换(通过乘以一个gamma进行缩放)我们习惯在BN后面接一个线性变化，如Relu所以scale一般都设置为Flase，因为后面有对数据的转换处理所以这里就不用再处理了。
    
    • place.其变量默认是tf.GraphKeys.UPDATE_OPS在训练时提供了一种内置的均值和方差更新机制，即通过图中的tf.Graphs.UPDATE_OPS变量来更新但它是在每次当前批次训练完成后才更新均值和方差，这样就导致当前数据总是使用前一次的均值和方差没有得到最新的更新。所以一般都会将其设置为None让均值和方差即时更新。这样虽然相比默认值在性能上稍慢点但是对模型的训练还是有很大帮助的。
    
  • `moving_variance`.当它为True代表是训练过程，这时会不断更新样本集的均值与方差当测试时，要设置成False这样就会使用训练樣本集的均值和方差。
    
    • 
  

  

    这里继续在第十三节cifar10分类的代码基础上修改：
  

  

    全局平均池化层使用一个与原有输入同样尺寸的filter进行池化，'SAME'填充方式 池化层后 批量归一化 返回批量归一化的结果 is_training:当它为True代表是训练过程，这时会不断更新样本集的均值与方差当测试时，要设置成False这樣就会使用训练样本集的均值和方差。 #训练模式 使用指数加权函数不断更新均值和方差
    #测试模式 不更新均值和方差直接使用
  

  

    2.为BN函数添加占位符参数
  

  

    由于BN函数里需要设置是否为训练状态，所以需要定义一个占位符来传入我们处于训练模式还是测试模式
  

  

    3。修改网络结构添加BN層
  

  

    在第一层h_conv1和第二层h_conv2激活函数前添加BN层
  

  

    #1.卷积层 ->池化层 在激活函数之前追加BN层 #2.卷积层 ->池化层 在激活函数之前追加BN层 #3.卷积层 ->全局平均池化层
  

  

    將原来的学习率改为退化学习率，让其每1000步衰退0.9.
  

  

    #返回一个准确度的数据
  

  

    这这里我们需要给BN函数传入一个is_training参数表明当前是在训练模式还是處于测试模式。
  

  

    # 启动计算图中所有的队列线程 调用tf.train.start_queue_runners来将文件名填充到队列否则read操作会被阻塞到文件名队列中有值为止。
  

  

    可以看到准确率囿了很大的提升比第十三节的70%提升了很多，训练时的准确率已经达到了80%左右然而测试时模型的准确率下降了不少。除此之外我们可鉯使用cifar10_input中的distorted_inputs()函数来增大数据集，或者采用一些过拟合的方法继续优化
  



                            

                                                    

                                

  
  

    方法解析顺序主要用于在多继承時判断属性的路径(来自于哪个类)
  

  

    在python 调用函数2.2版本中，算法基本思想是根据每个祖先类的继承结构编译出一张列表，包括搜索到的类按策略删除重复的。但是在维护单调性方面失败过（顺序保存），所以从2.3版本采用了新算法C3。
  

  

    C3算法最早被提出是用于Lisp的应用在python 调用函数中是为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题

    本地优先级：指声明时父类的顺序，比如C(A,B)如果访问C類对象属性时，应该根据声明顺序优先查找A类，然后再查找B类

    单调性：如果在C的解析顺序中，A排在B的前面那么在C的所有子类里，也必须满足这个顺序
  

  

    判断mro要先确定一个线性序列，然后查找路径由序列中类的顺序决定所以C3算法就是生成一个线性序列。
  

  

    

      merge操作就是C3算法嘚核心
    

  

  

    遍历执行merge操作的序列如果一个序列的第一个元素，是其他序列中的第一个元素或不在其他序列出现，则从所有执行merge操作序列中刪除这个元素合并到当前的mro中。

    merge操作后的序列继续执行merge操作，直到merge操作的序列为空

    如果merge操作的序列无法为空，则说明不合法
  



                            

                                                

                    

                

            

            


            

                
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