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，作为 visualize the filters 的一种方式。 .
给定 Caffe 的 Python 接口(interface)中经过训练的网络例如 this example 中的那个，然后我怎样才能找到卷积滤波器相对于输入层数据的梯度？
编辑:
基于 answer by cesans ，我在下面添加了代码。我的输入层的尺寸是 [8, 8, 7, 96]。我的第一个 conv 层 conv1 有 11 个大小为 1x5 的过滤器，得到尺寸 [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，我发现这个输出分别是 data 层和 conv1 层的损失梯度。
但是，我的问题是如何找到单个 conv-filter 相对于输入层中的数据的梯度，这是另一回事。我怎样才能做到这一点？
最佳答案
Caffe 网络处理两个数字“流”。
第一个是数据“流”:通过网络推送的图像和标签。随着这些输入在网络中前进，它们被转换为高级表示，并最终转换为类别概率 vector (在分类任务中)。
第二个“流”包含不同层的参数、卷积的权重、偏差等。这些数字/权重在网络的训练阶段会改变和学习。
尽管这两个“流”所扮演的角色根本不同，但 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，每个流都有两个不同的 blob vector 。
这是一个我希望澄清的例子:
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，其中存储了网络中每一层的“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，直至生成的类概率 vector 。
另一方面，你可以看到 net
net.layers
这是一个caffe vector ，存储了不同层的参数。
看第一层('data'层):
len(net.layers[0].blobs) # >> 0
没有要为输入层存储的参数。
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，另一个用于恒定偏差。他们来了
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 channel 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，正如你所说的
diffs = net.backward(diffs=['data','conv1/7x7_s2'])
返回 data 流的梯度。我们可以通过
来验证这一点np.all( diffs['data'] == net.blobs['data'].diff ) # >> True
np.all( diffs['conv1/7x7_s2'] == net.blobs['conv1/7x7_s2'].diff ) # >> True
(TL;DR) 你想要参数的梯度，这些参数存储在 net.layers 中:
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 vector 中，您可以使用 net._layer_names。
更新关于使用渐变来可视化过滤器响应:
梯度通常是为 标量 函数定义的。损失是一个标量，因此您可以说像素/滤波器权重相对于标量损失的梯度。此梯度是每个像素/过滤器权重的单个数字。
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“辅助”网络，它的损失正是你想要的特定隐藏节点激活的度量形象化。一旦你有了这个辅助网络，你就可以从任意输入开始，并根据输入层的辅助损失梯度改变这个输入:
update = prev_in + lr * net.blobs['data'].diff
关于python - 查找 Caffe 卷积滤波器相对于输入的梯度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31324739/
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