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layers相关知识

• Caffe源码理解3：Layer基类与template method设计模式

  写在前面层的概念在深度神经网络中占据核心位置，给定输入，数据在层间运算流动，最终输出结果。层定义了对数据如何操作，根据操作的不同，可以对层进行划分（具体参见Caffe Layers）：Data Layers：跟据文件类型和格式读取和处理数据，给网络输入Vision Layers：输入特征图输出也是特征图，像卷积、池化等Activation Layers：定义了逐元素的操作，输入输出shape相同，像ReLU、sigmoid等，Loss Layers：比较网络最终输出与目标的偏差，以缩小偏差为目的来驱动网络向目标学习，像Softmax with Loss等Common Layers：全连接层、dropout等Normalization Layers：归一化层，像LRN、MVN、BN等Utility Layers：特殊功能的层，像split、slice、concat等注意，在Caffe中激活是单独的层，损失也是单独的层。所有这些层，都从一个共同的基类Layer继承而来，Layer定义了这些类共有的行为和数据部分
• 经典分类CNN模型系列其七：DenseNet

  介绍传统上为了加强CNN模型的表达能力有两种可行的办法，一是将CNN层数增加，变得越来越深；二则是将单层CNN的conv filters数目增加，变得越来越宽。但这两种都会导致训练参数的倍增，从而滑向overfitting的深渊。后来Resnet等网络中关于identity mapping的引入，使得我们进一步意识到有效的CNN网络结构设计可以在网络训练参数一定的情况下达到一定的优良性能。Resnet中通过使用skip learning可有效地将前面layers产生的activation maps传递给后面的layers使用，极大地规避了前向的参数爆炸(exploding)及后向的参数消失(vanishing)等问题。而在DenseNet中，作者进一步考虑加强CNN网络前面layers与后面layers之间的关联，从而设计出了DenseNet网络，以更充分地将后端layers处理得到的feature信息有效地为后面layers所复用，进而使得网络随着层数的增加，逐步在保有原来已得全局feature信息的基础
• 经典分类CNN模型系列其七：DenseNet

  介绍传统上为了加强CNN模型的表达能力有两种可行的办法，一是将CNN层数增加，变得越来越深；二则是将单层CNN的conv filters数目增加，变得越来越宽。但这两种都会导致训练参数的倍增，从而滑向overfitting的深渊。后来Resnet等网络中关于identity mapping的引入，使得我们进一步意识到有效的CNN网络结构设计可以在网络训练参数一定的情况下达到一定的优良性能。Resnet中通过使用skip learning可有效地将前面layers产生的activation maps传递给后面的layers使用，极大地规避了前向的参数爆炸(exploding)及后向的参数消失(vanishing)等问题。而在DenseNet中，作者进一步考虑加强CNN网络前面layers与后面layers之间的关联，从而设计出了DenseNet网络，以更充分地将后端layers处理得到的feature信息有效地为后面layers所复用，进而使得网络随着层数的增加，逐步在保有原来已得全局feature信息的基础
• #Webkit 翻译# Web 检查器中的图层可视化工具

  Webkit 博客原文 • 机翻 + 校对最近发布的Safari测试版（Safari Technology Preview）在 Web 检查器中添加了一个新的实验性功能：Layers tab。在现有的Layers sidebar的基础上，该选项卡引入了被检查页面图层的三维展示，为开发人员提供更实用的（并且充满乐趣！）的方式来了解图层的生成方式和渲染顺序。在这篇文章中，我们将看看如何使用 Layers tab 来查找网页上的意外内存消耗或过度重绘。Layers 的快速介绍在介绍任何调试工具之前，首先了解一下我们打算调试的内容。乍一看，图层可视化可能与DOM可视化（如Firefox的Tilt）非常相似，但合成图层和DOM元素在概念上是不同的实体。尽管Web开发人员非常熟悉DOM树作为页面上元素的结构，但这些元素在屏幕上呈现的方式往往只是在需要时才会被学习到。DOM元素不是一个接一个地画在屏幕上的，在计算每个元素的位置和大小后，它们被绘制到一系列称为图层的表面上，正是这些图层以特定的顺序合成以产生网页的最终外观。

layers相关课程

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  讲师：Jack 高级 728人正在学习

layers相关教程

• 4. 构建网络模型 output_channels = 3# 获取基础模型base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=[128, 128, 3], include_top=False)# 定义要使用其输出的基础模型网络层layer_names = [ 'block_1_expand_relu', # 64x64 'block_3_expand_relu', # 32x32 'block_6_expand_relu', # 16x16 'block_13_expand_relu', # 8x8 'block_16_project', # 4x4]layers = [base_model.get_layer(name).output for name in layer_names]# 创建特征提取模型down_stack = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=layers)down_stack.trainable = False# 进行降频采样up_stack = [ pix2pix.upsample(512, 3), # 4x4 -> 8x8 pix2pix.upsample(256, 3), # 8x8 -> 16x16 pix2pix.upsample(128, 3), # 16x16 -> 32x32 pix2pix.upsample(64, 3), # 32x32 -> 64x64]# 定义UNet网络模型def unet_model(output_channels): inputs = tf.keras.layers.Input(shape=[128, 128, 3]) x = inputs # 在模型中降频取样 skips = down_stack(x) x = skips[-1] skips = reversed(skips[:-1]) # 升频取样然后建立跳跃连接 for up, skip in zip(up_stack, skips): x = up(x) concat = tf.keras.layers.Concatenate() x = concat([x, skip]) # 这是模型的最后一层 last = tf.keras.layers.Conv2DTranspose( output_channels, 3, strides=2, padding='same') #64x64 -> 128x128 x = last(x) return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=x)model = unet_model(output_channels)model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])在这里，我们首先得到了一个预训练的 MobileNetV2 用于特征提取，在这里我们并没有包含它的输出层，因为我们要根据自己的任务灵活调节。然后定义了我们要使用的 MobileNetV2 的网络层的输出，我们使用这些输出来作为我们提取的特征。然后我们定义了我们的网络模型，这个模型的理解有些困难，大家可能不用详细了解网络的具体原理。大家只需要知道，这个网络大致经过的步骤包括：先将数据压缩（便于数据的处理）；然后进行数据的处理；最后将数据解压返回到原来的大小，从而完成网络的任务。最后我们编译该模型，我们使用 adam 优化器，交叉熵损失函数（因为图像分割是个分类任务）。
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