9.4. Интерпретация знаний, заключенных в сверточной нейронной сети 337
9.4.2. Визуализация фильтров сверточных нейронных сетей
Другой.простой.способ.исследовать.фильтры,.полученные.сетью,.—.отобразить. визуальный.шаблон,.за.который.отвечает.каждый.фильтр..Это.можно.сделать. методом.градиентного восхождения в пространстве входов.(gradient.ascent.in. input.space):.выполняя.градиентный спуск.до.значения.входного.изображения. сверточной.нейронной.сети,.максимизируя.отклик.конкретного.фильтра,.начав. с.пустого.изображения..В.результате.получится.версия.входного.изображения,. для.которого.отклик.данного.фильтра.был.бы.максимальным.
Попробуем.проделать.это.с.фильтрами.модели.Xception,.обученной.на.наборе. данных.ImageNet..Задача.решается.просто:.нужно.сконструировать.функцию. потерь,.максимизирующую.значение.данного.фильтра.данного.сверточного. слоя,.и.затем.использовать.стохастический.градиентный.спуск.для.настройки. значений.входного.изображения,.чтобы.максимизировать.значение.активации.. Это.будет.наш.второй.пример.реализации.цикла.низкоуровневого.градиентного. спуска.с.использованием.объекта.GradientTape .(первый.был.показан.в.главе.2).
Для.начала.создадим.экземпляр.модели.Xception,.загрузив.веса,.полученные. при.обучении.на.наборе.данных.ImageNet.
Листинг 9.12. Создание экземпляра сверточной основы модели Xception
model = keras.applications.xception.Xception( weights="imagenet",
include_top=False)
Слои классификации в этом варианте использования модели не нужны, поэтому отключим их
Нас.интересуют.сверточные.слои.модели.—.Conv2D.и.SeparableConv2D..Но,.чтобы. получить.их.результаты,.нужно.знать.имена.слоев..Давайте.выведем.эти.имена. в.порядке.увеличения.глубины.
Листинг 9.13. Вывод имен всех сверточных слоев в модели Xception
for layer in model.layers:
if isinstance(layer, (keras.layers.Conv2D, keras.layers.SeparableConv2D)): print(layer.name)
Обратите.внимание,.что.все.слои.SeparableConv2D.получили.имена.вида.block6_ sepconv1,.block7_sepconv2.и.т..д..Модель.Xception.организована.в.блоки,.каждый. из.которых.содержит.несколько.сверточных.слоев.
Теперь.создадим.вторую.модель,.которая.вернет.выходные.данные.определен- ного.слоя,.—.модель.экстрактора признаков..Поскольку.наша.модель.создается. с.применением.функционального.API,.ее.можно.проверить:.запросить.output . одного.из.слоев.и.повторно.использовать.его.в.новой.модели..Нет.необходимости. копировать.весь.код.Xception.
338 Глава 9. Введение в глубокое обучение в технологиях зрения
Листинг 9.14. Создание модели экстрактора признаков
Эту строку можно заменить именем любого |
|
|
|
|
|
|
|
||||
слоя в сверточной основе Xception |
|
|
|
|
|
layer_name = "block3_sepconv1" |
|
|
|
|
Объект слоя, который |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
||
layer = model.get_layer(name=layer_name) |
|
нас интересует |
|||
|
|||||
feature_extractor = keras.Model(inputs=model.input, outputs=layer.output) 
Мы используем model.input и layer.output для создания модели, которая возвращает выход целевого слоя
Чтобы .использовать .эту .модель, .просто .передайте .ей .некоторые .входные. данные.(обратите.внимание,.что.модель.Xception.требует.предварительной.обработки.входных.данных.с.помощью.функции.keras.applications.xception.pre process_input).
Листинг 9.15. Использование экстрактора признаков
activation = feature_extractor( keras.applications.xception.preprocess_input(img_tensor)
)
Воспользуемся.нашей.моделью.экстрактора.признаков,.чтобы.определить.функцию,.возвращающую.скалярное.значение,.которое.количественно.определяет,. насколько.данное.входное.изображение.активирует.данный.фильтр.в.слое..Это. функция.потерь,.которую.мы.максимизируем.в.процессе.градиентного.восхождения:
import tensorflow as tf
def compute_loss(image, filter_index): 
activation = feature_extractor(image)
filter_activation = activation[:, 2:-2, 2:-2, filter_index] 
return tf.reduce_mean(filter_activation)
Вернуть среднее значений |
Обратите внимание: исключая из вычисления |
активации для фильтра |
потерь пиксели, лежащие на границах, |
|
мы избегаем пограничных артефактов; |
|
в данном случае мы отбрасываем первые |
|
два пикселя по сторонам активации |
РАЗНИЦА МЕЖДУ MODEL.PREDICT(X) И MODEL(X)
В предыдущей главе для извлечения признаков мы использовали predict(x). Здесь мы берем model(x). Почему?
Оба вызова, y = model.predict(x) и y = model(x), где x — массив входных данных, подразумевают «запуск модели с исходными данными x и получение результата y». Но в обоих случаях данная формулировка обозначает
не совсем одно и то же.
9.4. Интерпретация знаний, заключенных в сверточной нейронной сети 339
Метод predict() перебирает данные (при желании можно указать размер пакета, выполнив вызов predict(x,batch_size=64)) и извлекает массив NumPy с выходными данными. Схематично его реализацию можно представить так:
def predict(x): y_batches = []
for x_batch in get_batches(x): y_batch = model(x).numpy() y_batches.append(y_batch)
return np.concatenate(y_batches)
Таким образом, вызовы predict() могут обрабатывать очень большие массивы. Между тем model(x) выполняет обработку в памяти и не масштабируется. В то же время predict() не дифференцируется: нельзя получить его градиент, вызывая в контексте GradientTape.
Если нужно получить градиенты вызовов модели, используйте model(x); если нужен только результат применения модели — берите predict(). Иными словами, predict() будет полезен во всех случаях, кроме реализации цикла низкоуровневого градиентного спуска (как сейчас).
Давайте.реализуем.функцию.градиентного.восхождения.с.помощью.GradientTape.. Обратите .внимание, .что .для .ускорения .мы .будем .использовать .декоратор.@tf.function.
Иногда.для.ускорения.процесса.градиентного.спуска.используется.неочевидный. трюк.—.нормализация.градиентного.тензора.делением.на.его.L2-норму.(квадрат- ный.корень.из.усредненных.квадратов.значений.в.тензоре)..Это.гарантирует,. что.величина.обновлений.во.входном.изображении.всегда.будет.находиться. в.одном.диапазоне.
Листинг 9.16. Максимизация потерь методом стохастического градиентного восхождения
Явно передать для наблюдения тензор с изображением, |
Вычислить скаляр потерь, |
потому что это не объект Variable (автоматически |
показывающий, насколько текущее |
под наблюдение попадают только объекты Variable) |
изображение активирует фильтр |
@tf.function
def gradient_ascent_step(image, filter_index, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(image)
loss = compute_loss(image, filter_index) grads = tape.gradient(loss, image)
grads = tf.math.l2_normalize(grads) 
image += learning_rate * grads 
return image
Вернуть обновленное изображение, |
Немного сдвинуть изображение |
чтобы дать возможность вызывать |
в направлении наибольшей |
эту функцию в цикле |
активации целевого фильтра |
340 Глава 9. Введение в глубокое обучение в технологиях зрения
Теперь.у.нас.есть.все.необходимые.элементы..Объединим.их.в.функцию.на. Python,.которая.будет.принимать.имя.слоя.и.индекс.фильтра.и.возвращать. тензор,.представляющий.собой.шаблон,.который.максимизирует.активацию. заданного.фильтра.
Листинг 9.17. Функция, которая генерирует изображение, представляющее фильтр
img_width = 200 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
img_height = 200 |
|
|
|
Количество шагов |
|||||
def generate_filter_pattern(filter_index): |
|||||||||
градиентного восхождения |
|||||||||
iterations = 30 |
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
Инициализировать тензор изображения |
||||
learning_rate = 10. |
|
Амплитуда |
|||||||
|
случайными значениями (модель |
||||||||
image = tf.random.uniform( |
|
||||||||
|
одного шага |
Xception принимает входные значения |
|||||||
minval=0.4, |
|
||||||||
|
|
|
|
|
в диапазоне [0, 1], поэтому здесь мы |
||||
maxval=0.6, |
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
выбираем диапазон с центром в точке |
||||
shape=(1, img_width, img_height, 3)) |
|
|
|||||||
|
|
со значением 0,5) |
|||||||
|
|
||||||||
for i in range(iterations): |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
image = gradient_ascent_step(image, filter_index, learning_rate) |
|
|
|||||||
|
|||||||||
return image[0].numpy() |
В цикле обновлять значения тензора с изображением, |
|
|||||||
|
|
||||||||
|
|
|
|
чтобы максимизировать функцию потерь |
|
||||
Полученный.тензор.с.изображением.—.это.массив.с.формой.(200,.200,.3).и.ве- щественными.значениями,.которые.могут.быть.нецелочисленными,.в.диапазоне. [0, 255]..Поэтому.нужно.дополнительно.его.обработать,.чтобы.превратить. в.изображение,.пригодное.для.показа..Сделаем.это.с.помощью.простой.вспомогательной.функции.
Листинг 9.18. Вспомогательная функция для преобразования тензора в изображение
def deprocess_image(image): image -= image.mean() image /= image.std() image *= 64
image += 128
image = np.clip(image, 0, 255).astype("uint8") image = image[25:-25, 25:-25, :] 
return image
Нормализовать значения в тензоре приведением их в диапазон [0, 255]
Взглянем.на.получившееся.изображение.(рис..9.16):
>>>plt.axis("off")
>>>plt.imshow(deprocess_image(generate_filter_pattern(filter_index=2)))
Похоже,.что.фильтр.с.индексом.0.в.слое.block3_sepconv1 .отвечает.за.узор.из. горизонтальных.линий,.немного.похожий.на.водную.гладь.или.на.мех.
А.теперь.самое.интересное:.мы.можем.визуализировать.все.фильтры.в.слое.или. даже.все.фильтры.во.всех.слоях.модели.
9.4. Интерпретация знаний, заключенных в сверточной нейронной сети 341
Рис. 9.16. Шаблон, на который второй канал в слое block3_sepconv1 дает максимальный отклик
Листинг 9.19. Создание сетки со всеми шаблонами откликов фильтров в слое
all_images = [] for filter_index in range(64):
print(f"Processing filter {filter_index}") image = deprocess_image(
generate_filter_pattern(filter_index)
)
all_images.append(image)
margin = 5 n = 8
cropped_width = img_width - 25 * 2 cropped_height = img_height - 25 * 2
width = n * cropped_width + (n - 1) * margin height = n * cropped_height + (n - 1) * margin stitched_filters = np.zeros((width, height, 3))
for i in range(n): |
|
|
|
Заполнить изображение |
||
|
|
|
||||
for j in range(n): |
|
|||||
|
сохраненными фильтрами |
|||||
image = all_images[i * n + j] |
|
|||||
|
|
|
|
|||
stitched_filters[ |
|
|
|
|
||
row_start = (cropped_width + margin) * i |
|
|
||||
row_end = (cropped_width + margin) * i + cropped_width |
||||||
column_start = (cropped_height + margin) * j |
|
|
||||
column_end = (cropped_height + margin) * j + cropped_height |
||||||
stitched_filters[ |
|
|
|
|
||
row_start: row_end, |
|
|
|
|
||
column_start: column_end, :] = image |
|
Сохранить холст |
||||
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
keras.utils.save_img( |
|
|
|
|
на диск |
|
|
|
|
|
|
||
f"filters_for_layer_{layer_name}.png", stitched_filters) |
||||||
342 Глава 9. Введение в глубокое обучение в технологиях зрения
Эти.визуальные.представления.фильтров.(рис..9.17).могут.многое.рассказать. о.том,.как.слои.сверточной.нейронной.сети.видят.мир:.каждый.слой.в.сети.обучает.свою.коллекцию.фильтров.так,.чтобы.их.входы.можно.было.выразить.в.виде. комбинации.фильтров..Это.напоминает.преобразование.Фурье,.разлагающее. сигнал.в.пакет.косинусоидных.функций..Фильтры.в.таких.пакетах.фильтров. сверточной.нейронной.сети.становятся.все.сложнее.с.увеличением.слоя.в.модели:
.фильтры.из.первого.слоя.в.модели.кодируют.простые.направленные.контуры. и.цвета.(или.в.некоторых.случаях.цветные.контуры);
.фильтры.из.слоев.чуть.выше.(таких.как.block4_sepconv1).кодируют.простые. текстуры,.состоящие.из.комбинаций.контуров.и.цветов;
.фильтры.в.более.высоких.слоях.начинают.напоминать.текстуры,.встреча ющиеся.в.естественных.изображениях,.—.перья,.глаза,.листья.и.т..д.
Рис. 9.17. Некоторые шаблоны фильтров из слоев block2_sepconv1, block4_sepconv1 и block8_sepconv1