寻找关于输入的 Caffe conv-filter 的梯度

Question

我需要找到关于卷积神经网络 (CNN) 中单个卷积滤波器的输入层的梯度，以此作为 visualize the filters。
在 Caffe such as the one in this example 的 Python 接口中给定一个经过训练的网络，我如何才能找到 conv-filter 相对于输入层中数据的梯度？

编辑：

基于，我添加了下面的代码。我的输入层的维度是 [8, 8, 7, 96]。我的第一个转换层 conv1 有 11 个大小为 1x5 的过滤器，结果尺寸为 [8, 11, 7, 92].

net = solver.net
diffs = net.backward(diffs=['data', 'conv1'])
print diffs.keys() # >> ['conv1', 'data']
print diffs['data'].shape # >> (8, 8, 7, 96)
print diffs['conv1'].shape # >> (8, 11, 7, 92)

从输出中可以看出，net.backward() 返回的数组的维度等于我在 Caffe 中的层的维度。经过一些测试后，我发现这个输出分别是关于 data 层和 conv1 层的损失梯度。

然而，我的问题是如何找到单个 conv-filter 相对于输入层中数据的梯度，这是另外一回事。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

当您运行 backward() 通过时，您可以获得任何层的渐变。调用函数时只需指定图层列表。根据数据层显示梯度：

net.forward()
diffs = net.backward(diffs=['data', 'conv1'])`
data_point = 16
plt.imshow(diffs['data'][data_point].squeeze())

在某些情况下，您可能希望强制所有层向后执行，请查看模型的force_backward参数。

https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/src/caffe/proto/caffe.proto

Answer 2

Caffe 网络处理两个 "streams" 的数字。
第一个是数据 "stream"：通过网络推送的图像和标签。随着这些输入通过网络进行，它们被转换为高级表示，并最终转换为 class 概率向量（在 class 化任务中）。
第二个 "stream" 包含不同层的参数、卷积的权重、偏差等。这些 numbers/weights 在网络的训练阶段被改变和学习。

尽管这两个 "streams" 发挥的作用根本不同，caffe 仍然使用相同的数据结构 blob 来存储和管理它们。
但是，对于每一层，有两个 不同的 blob 向量，每个流一个。

这是一个我希望能澄清的例子：

import caffe
solver = caffe.SGDSolver( PATH_TO_SOLVER_PROTOTXT )
net = solver.net

如果你现在看

net.blobs

您将看到一个字典，为网络中的每一层存储一个 "caffe blob" 对象。每个 blob 都有存储数据和梯度的空间

net.blobs['data'].data.shape    # >> (32, 3, 224, 224)
net.blobs['data'].diff.shape    # >> (32, 3, 224, 224)

对于卷积层：

net.blobs['conv1/7x7_s2'].data.shape    # >> (32, 64, 112, 112)
net.blobs['conv1/7x7_s2'].diff.shape    # >> (32, 64, 112, 112)

net.blobs 保存第一个数据流，它的形状与输入图像的形状匹配，直到生成 class 概率向量。

另一方面，您可以看到net

的另一个成员

net.layers

这是一个存储不同层参数的caffe向量。
查看第一层（'data'层）：

len(net.layers[0].blobs)    # >> 0

输入层没有要存储的参数。
另一方面，对于第一个卷积层

len(net.layers[1].blobs)    # >> 2

网络存储一个 blob 用于过滤器权重，另一个用于常量偏差。他们在这里

net.layers[1].blobs[0].data.shape  # >> (64, 3, 7, 7)
net.layers[1].blobs[1].data.shape  # >> (64,)

如您所见，该层对 3 通道输入图像执行 7x7 卷积，并有 64 个这样的过滤器。

现在，如何获得渐变？好吧，正如你所说

diffs = net.backward(diffs=['data','conv1/7x7_s2'])

Returns data 流的梯度。我们可以通过

验证这一点

np.all( diffs['data'] == net.blobs['data'].diff )  # >> True
np.all( diffs['conv1/7x7_s2'] == net.blobs['conv1/7x7_s2'].diff )  # >> True

(TL;DR) 您需要参数的梯度，这些参数存储在 net.layers 中，参数为：

net.layers[1].blobs[0].diff.shape # >> (64, 3, 7, 7)
net.layers[1].blobs[1].diff.shape # >> (64,)

为了帮助您将图层名称及其索引映射到 net.layers 向量中，您可以使用 net._layer_names。

更新关于使用梯度可视化滤波器响应：
通常为 scalar 函数定义梯度。损失是一个标量，因此你可以说 pixel/filter 权重相对于标量损失的梯度。此梯度是每个 pixel/filter 权重的单个数字。
如果你想获得最大激活特定内部隐藏节点的输入，你需要一个 "auxiliary" 网络，其损失恰好是对特定激活的度量要可视化的隐藏节点。一旦你有了这个辅助网络，你就可以从任意输入开始，根据输入层的辅助损失的梯度改变这个输入：

update = prev_in + lr * net.blobs['data'].diff

寻找关于输入的 Caffe conv-filter 的梯度

Finding gradient of a Caffe conv-filter with regards to input

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