如何实现Capsule Networks的具体操作步骤

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mob649e816704bc 2023-07-10 04:00:27 ©著作权

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实现Capsule Networks

简介

在这篇文章中，我将教会你如何实现Capsule Networks。Capsule Networks是一种深度学习模型，旨在克服传统卷积神经网络（CNNs）的一些限制。我们将按照以下步骤进行实现：

导入所需的库
构建Capsule Networks的基本组件
构建网络结构
定义损失函数
训练模型
评估模型

让我们逐步进行。

导入所需的库

首先，我们需要导入所需的Python库。在这个例子中，我们将使用以下库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

构建Capsule Networks的基本组件

Capsule Networks由一些基本组件构成，我们需要定义这些组件。在这个例子中，我们将定义Capsule层和PrimaryCapsule层。

定义Capsule层

class CapsuleLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, num_capsules, capsule_dim, routings=3):
        super(CapsuleLayer, self).__init__()
        self.num_capsules = num_capsules
        self.capsule_dim = capsule_dim
        self.routings = routings

    def build(self, input_shape):
        self.input_num_capsules = input_shape[1]
        self.input_capsule_dim = input_shape[-1]
        self.W = self.add_weight(shape=(self.input_capsule_dim, self.num_capsules * self.capsule_dim),
                                 initializer='random_normal',
                                 trainable=True)
        self.built = True

    def call(self, inputs):
        inputs_expand = tf.expand_dims(inputs, axis=-1)
        inputs_tiled = tf.tile(inputs_expand, [1, 1, self.num_capsules, 1])
        inputs_hat = tf.map_fn(lambda x: tf.linalg.matmul(x, self.W), elems=inputs_tiled)
        inputs_hat_stopped = tf.stop_gradient(inputs_hat)

        b = tf.zeros(shape=[tf.shape(inputs_hat)[0], self.input_num_capsules, self.num_capsules])

        for i in range(self.routings):
            c = tf.nn.softmax(b, axis=2)
            outputs = squash(tf.reduce_sum(c * inputs_hat_stopped, axis=1, keepdims=True))

            if i < self.routings - 1:
                b += tf.reduce_sum(inputs_hat_stopped * outputs, axis=-1, keepdims=True)

        return tf.squeeze(outputs, axis=1)

这个Capsule层实现了Capsule Network中的每个Capsule。它采用一个输入张量，并输出一个张量，其形状由num_capsules和capsule_dim定义。它通过计算输入张量与权重矩阵的乘积来生成输出张量。

定义PrimaryCapsule层

class PrimaryCapsuleLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, num_capsules, capsule_dim, kernel_size, strides, padding):
        super(PrimaryCapsuleLayer, self).__init__()
        self.num_capsules = num_capsules
        self.capsule_dim = capsule_dim
        self.kernel_size = kernel_size
        self.strides = strides
        self.padding = padding

    def build(self, input_shape):
        self.conv2d = layers.Conv2D(filters=self.num_capsules * self.capsule_dim,
                                    kernel_size=self.kernel_size,
                                    strides=self.strides,
                                    padding=self.padding)
        self.built = True

    def call(self, inputs):
        outputs = self.conv2d(inputs)
        outputs_shape = tf.shape(outputs)
        outputs = tf.reshape(outputs, [-1, outputs_shape[1] * outputs_shape[2] * self.num_capsules, self.capsule_dim])
        return squash(outputs)

这个PrimaryCapsule层是Capsule Network中的第一层。它采用一个输入张量，并输出一个张量，其形状由num_capsules和capsule_dim定义。它通过应用一个卷积层来生成输出张量，并使用激活函数squash来规范化输出张量。