深度學習模型訓練過程中，梯度消失和梯度爆炸是常見的挑戰，尤其在深層網路中。ResNet透過引入殘差連線巧妙地解決了這個問題，使得訓練更深層的網路成為可能。Batch Normalization則透過標準化每一層的啟用值，有效地解決了Internal Covariate Shift問題，進一步提升了模型的訓練速度和穩定性。Flax作為一個高效能的深度學習框架，提供簡潔易用的API，方便開發者快速構建和訓練ResNet等複雜模型。本文將結合ResNet和Batch Normalization，並以Flax框架為基礎，提供實作範例，並深入探討模型初始化、訓練過程以及模型變數的視覺化方法，協助讀者更好地理解和應用這些技術。此處將進一步探討ResNet架構中每個模組的具體功能，以及如何在Flax中有效地實作它們。同時，我們也會深入研究Batch Normalization在ResNet中的應用，以及如何調整其引數以獲得最佳效能。最後，我們將提供一些實用的技巧和建議，幫助讀者更好地訓練和調優ResNet模型。
ResNet和Batch Normalization
ResNet是一種廣泛使用的神經網路結構，尤其是在影像分類別任務中。Batch Normalization是一種在訓練過程中對啟用值進行標準化的技術，可以加速模型訓練和提高效能。Batch Normalization透過計算每個批次的均值和方差來標準化啟用值，並學習一個線性變換來進行縮放和偏移。
Batch Normalization的工作原理
Batch Normalization在2015年由Ioffe和Szegedy提出。它透過以下步驟工作：
- 計算批次統計量：在訓練過程中，Batch Normalization計算每個批次的均值和方差。
- 標準化啟用值：然後，它透過從啟用值中減去均值並除以方差的平方根來標準化啟用值。
- 學習線性變換：Batch Normalization學習一個線性變換，包括縮放和偏移，來調整標準化的啟用值。
Flax中的Batch Normalization
Flax提供了Batch Normalization的實作，可以透過flax.linen模組存取。Batch Normalization層包含一個use_running_average引數，用於控制是否使用執行平均值（在推理過程中）或計算批次統計量（在訓練過程中）。
定義ResNet模型
下面的程式碼定義了一個小型ResNet模型，具有18層（ResNet18）。該程式碼根據Flax儲存函式庫中的ImageNet示例。
from flax import linen as nn
from functools import partial
from typing import Any, Callable, Sequence, Tuple
ModuleDef = Any
class ResNetBlock(nn.Module):
"""ResNet block."""
filters: int
conv: ModuleDef
norm: ModuleDef
act: Callable
strides: Tuple[int, int] = (1, 1)
def __call__(self, x,):
#...
內容解密：
上述程式碼定義了一個ResNetBlock類別，該類別繼承自Flax的nn.Module。它包含了幾個重要的引數，包括filters、conv、norm、act和strides。這些引數用於定義ResNet塊的結構和行為。在__call__方法中，我們可以實作ResNet塊的前向傳播邏輯。
圖表翻譯：
graph LR
A[輸入] -->|x|> B[ResNet Block]
B -->|輸出|> C[下一層]
style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
上述圖表展示了ResNet塊的基本結構，輸入x被傳遞到ResNet塊，然後輸出被傳遞到下一層。ResNet塊的具體實作細節在圖表中沒有顯示，但它通常涉及卷積、標準化和啟用函式等操作。
深度學習中的殘差連線和標準化
在深度學習中，殘差連線（Residual Connection）是一種重要的技術，用於構建更深的神經網路。它的基本思想是將輸入直接連線到輸出的某一層，從而實作跨層的資訊傳遞。這種方法可以有效地解決梯度消失問題，提高網路的表達能力。
殘差連線的實作
殘差連線的實作通常涉及到以下步驟：
- 殘差項的計算：首先，計算輸入和輸出的差值，即
residual = x。 - 標準化：對輸出進行標準化處理，例如使用Batch Normalization（BN）層。
- 啟用函式：對標準化後的輸出應用啟用函式，例如ReLU。
- 再次標準化：對啟用函式的輸出再次進行標準化處理。
這些步驟可以用以下程式碼片段來表示：
residual = x
y = self.norm()(y)
y = self.act(y)
y = self.norm(scale_init=nn.initializers.zeros_init())(y)
其中，self.norm()代表標準化層，self.act()代表啟用函式。
ResNet的構建
ResNet是一種根據殘差連線的神經網路結構。它的基本單元是殘差塊（Residual Block），由多個卷積層、標準化層和啟用函式組成。
以下是ResNet的一個簡單實作：
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ResNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu = nn.ReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(64)
def forward(self, x):
residual = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
out += residual
return out
這個實作包括兩個卷積層、兩個標準化層和一個啟用函式。
輸入和輸出的形狀
在殘差連線中，輸入和輸出的形狀必須相同，否則無法進行直接連線。因此，需要確保 residual.shape == y.shape。
如果形狀不匹配，可以使用適當的填充或裁剪來調整輸入或輸出的形狀。
ResNet架構與實作
ResNet（Residual Network）是一種深度神經網路架構，於2015年由Kaiming He等人提出。其主要特點是引入了殘差連線（residual connection），使得網路可以學習到更深層的特徵。
ResNet的基本結構
ResNet的基本結構由多個殘差塊（residual block）組成，每個殘差塊包含兩個卷積層和一個殘差連線。殘差連線允許網路學習到更深層的特徵，並且可以減少梯度消失的問題。
ResNet的實作
以下是ResNet的實作程式碼：
class ResNet(nn.Module):
"""ResNetV1."""
def __init__(self, stage_sizes, block_cls, num_classes, num_filters=64, dtype=jnp.float32, act=nn.relu):
self.stage_sizes = stage_sizes
self.block_cls = block_cls
self.num_classes = num_classes
self.num_filters = num_filters
self.dtype = dtype
self.act = act
def __call__(self, x, train=True):
norm = partial(nn.BatchNorm, use_running_average=not train, momentum=0.9, epsilon=1e-5, dtype=self.dtype)
x = conv(self.num_filters, (7, 7), (2, 2), padding=[(3, 3), (3, 3)], name='conv_init')(x)
x = norm(name='bn_init')(x)
x = nn.relu(x)
x = nn.max_pool(x, (3, 3), strides=(2, 2), padding='SAME')
for i, block_size in enumerate(self.stage_sizes):
for j in range(block_size):
x = self.block_cls(x, self.num_filters, self.act, norm)
return x
殘差塊的實作
殘差塊是ResNet的基本單元，以下是殘差塊的實作程式碼：
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, num_filters, act, norm):
self.num_filters = num_filters
self.act = act
self.norm = norm
def __call__(self, x):
residual = x
x = conv(self.num_filters, (3, 3), (1, 1), padding=[(1, 1), (1, 1)], name='conv1')(x)
x = self.norm(name='bn1')(x)
x = self.act(x)
x = conv(self.num_filters, (3, 3), (1, 1), padding=[(1, 1), (1, 1)], name='conv2')(x)
x = self.norm(name='bn2')(x)
x = x + residual
x = self.act(x)
return x
圖表翻譯
以下是ResNet架構的Mermaid圖表：
graph LR
A[輸入] -->|conv|> B[卷積層]
B -->|bn|> C[批次歸一化]
C -->|relu|> D[啟用函式]
D -->|max_pool|> E[最大池化]
E -->|residual_block|> F[殘差塊]
F -->|...|> G[輸出]
圖表翻譯：
上述圖表展示了ResNet架構的基本流程。輸入資料首先經過卷積層、批次歸一化和啟用函式，然後經過最大池化層。接著，資料進入殘差塊，殘差塊包含兩個卷積層和一個殘差連線。最後，資料經過多個殘差塊後輸出。
深度神經網路：ResNet模型的實作
在深度學習中，ResNet（Residual Network）是一種非常重要的神經網路結構，尤其是在影像分類別任務中。下面，我們將實作一個根據ResNet的模型，並探討其結構和功能。
ResNet模型的結構
ResNet模型的核心思想是使用殘差連線（residual connection）來解決深度神經網路中的梯度消失問題。殘差連線允許網路學習到更複雜的特徵，並且可以更容易地訓練深度網路。
class ResNetBlock(nn.Module):
def __init__(self, num_filters, strides=(1, 1), conv=nn.Conv2D, norm=nn.BatchNorm, act=nn.relu):
super(ResNetBlock, self).__init__()
self.conv1 = conv(num_filters, (3, 3), strides)
self.norm1 = norm(num_filters)
self.act1 = act
self.conv2 = conv(num_filters, (3, 3))
self.norm2 = norm(num_filters)
self.act2 = act
def __call__(self, x):
residual = x
x = self.conv1(x)
x = self.norm1(x)
x = self.act1(x)
x = self.conv2(x)
x = self.norm2(x)
x += residual
x = self.act2(x)
return x
ResNet模型的實作
下面，我們將實作一個完整的ResNet模型。這個模型包括多個ResNetBlock，然後使用全連線層（dense layer）進行分類別。
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, stage_sizes, block_cls=ResNetBlock):
super(ResNet, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.stage_sizes = stage_sizes
self.block_cls = block_cls
self.stem = nn.Sequential([
nn.Conv2D(64, (7, 7), (2, 2)),
nn.BatchNorm(64),
nn.relu()
])
self.stages = nn.ModuleList()
num_filters = 64
for i, stage_size in enumerate(stage_sizes):
stage = nn.Sequential()
for j in range(stage_size):
strides = (2, 2) if i > 0 and j == 0 else (1, 1)
stage.append(self.block_cls(num_filters * 2 ** i, strides=strides))
num_filters *= 2 ** i
self.stages.append(stage)
self.head = nn.Sequential([
nn.GlobalAvgPool2D(),
nn.Dense(num_classes)
])
def __call__(self, x):
x = self.stem(x)
for stage in self.stages:
for block in stage:
x = block(x)
x = self.head(x)
return x
ResNet18模型的實作
ResNet18是一種常用的ResNet模型，其結構如下：
ResNet18 = partial(ResNet, stage_sizes=[2, 2, 2, 2])
model = ResNet18(num_classes=10)
這個模型可以用於影像分類別任務，例如MNIST資料集或CIFAR-10資料集。
使用 ResNet 進行影像分類別
在使用 ResNet 進行影像分類別時，需要注意幾個重要的層和引數設定。首先，ResNet 使用批次標準化（BatchNorm）層來標準化輸入資料，這有助於加速訓練速度和提高模型的穩定性。批次標準化層會根據訓練模式（training）或推理模式（inference）使用不同的平均值和變異數。
ResNet 架構
ResNet 的架構主要由多個 ResNetBlock 組成，每個 ResNetBlock 包含多個卷積層和批次標準化層。這些層的組合方式可以根據需要進行調整，以適應不同的影像分類別任務。
初始化 ResNet 模型
初始化 ResNet 模型時，需要設定模型的引數和狀態。模型的狀態包括批次標準化層的平均值和變異數，這些值會在訓練過程中更新。可以使用 model.init() 函式來初始化模型，並傳回模型的變數，包括可訓練的引數和批次標準化層的狀態。
視覺化模型摘要
可以使用 model.tabulate() 方法來視覺化模型的摘要，包括模型的架構、輸入和輸出形狀、批次標準化層的狀態和模型引數。這有助於理解模型的結構和引數設定。
程式碼實作
以下是初始化 ResNet 模型和視覺化模型摘要的程式碼實作：
import jax
import jax.numpy as jnp
from flax import linen as nn
# 定義 ResNet 模型
class ResNet(nn.Module):
@nn.compact
def __call__(self, x, train):
# 使用批次標準化層和卷積層
x = nn.BatchNorm()(x, use_running_average=not train)
x = nn.Conv(features=64, kernel_size=(7, 7))(x)
#...
# 初始化模型
key1, key2 = jax.random.split(jax.random.PRNGKey(0))
variables = ResNet().init(key2, jnp.ones((1, 3, 224, 224)))
# 視覺化模型摘要
print(ResNet().tabulate(key2, jnp.ones((1, 3, 224, 224))))
內容解密：
在上述程式碼中，ResNet 類別定義了 ResNet 模型的架構，包括批次標準化層和卷積層。init() 方法初始化模型的引數和狀態，而 tabulate() 方法視覺化模型的摘要。注意到 use_running_average 引數根據訓練模式或推理模式來決定是否使用批次標準化層的平均值和變異數。
圖表翻譯：
以下是 ResNet 模型架構的 Mermaid 圖表：
graph LR
A[輸入] -->|3x224x224|> B[批次標準化]
B -->|64x224x224|> C[卷積層]
C -->|64x224x224|> D[批次標準化]
D -->|64x224x224|> E[卷積層]
E -->|64x224x224|> F[輸出]
這個圖表展示了 ResNet 模型的架構，包括批次標準化層和卷積層。注意到圖表中每個層的輸入和輸出形狀。
深度學習模型初始化與視覺化
在深度學習中，模型的初始化是一個至關重要的步驟。它不僅影響模型的效能，也影響模型的收斂速度。在這個章節中，我們將探討如何初始化模型，並如何視覺化模型的變數。
初始化模型
初始化模型的目的是為了給模型的引數賦予初始值。這些初始值將影響模型在訓練過程中的收斂速度和最終的效能。下面是初始化模型的示例程式碼：
import jax
import jax.numpy as jnp
# 定義模型架構
class MyModel(jax.nn.Module):
def __init__(self):
self.bn = jax.nn.BatchNorm()
self.conv = jax.nn.Conv(3, 64, (3, 3))
def __call__(self, x):
x = self.conv(x)
x = self.bn(x)
return x
# 初始化模型
model = MyModel()
在上面的程式碼中，我們定義了一個簡單的神經網路模型，包含一個批次歸一化層（BatchNorm）和一個卷積層（Conv）。然後，我們初始化了這個模型。
分離模型狀態和引數
在JAX中，模型的狀態和引數是分開的。狀態包括批次歸一化層的均值和方差等資訊，而引數包括卷積層的權重和偏差等資訊。下面是分離模型狀態和引數的示例程式碼：
# 分離模型狀態和引數
state = model.state
params = model.params
在上面的程式碼中，我們分離了模型的狀態和引數。
顯示模型變數
顯示模型變數可以幫助我們瞭解模型的結構和引數的分佈。下面是顯示模型變數的示例程式碼：
# 顯示模型變數
print(state)
print(params)
在上面的程式碼中，我們顯示了模型的狀態和引數。
視覺化模型變數
視覺化模型變數可以幫助我們更好地瞭解模型的結構和引數的分佈。下面是視覺化模型變數的示例程式碼：
import matplotlib.pyplot as plt
# 視覺化模型變數
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(state['bn']['mean'], cmap='gray')
plt.title('BatchNorm Mean')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(state['bn']['var'], cmap='gray')
plt.title('BatchNorm Var')
plt.show()
在上面的程式碼中，我們可視化了批次歸一化層的均值和方差。
內容解密：
在上面的程式碼中，我們使用JAX函式庫來定義和初始化一個簡單的神經網路模型。然後，我們分離了模型的狀態和引數，並顯示和可視化了這些變數。這些步驟可以幫助我們瞭解模型的結構和引數的分佈。
圖表翻譯：
上面的圖表顯示了批次歸一化層的均值和方差的分佈。這些資訊可以幫助我們瞭解模型的收斂速度和最終的效能。
高階神經網路函式庫
在深度學習中，高階神經網路函式庫提供了一種簡便的方式來構建和訓練神經網路。這些函式庫通常包含預先定義的層和函式，可以用來快速建立複雜的模型。
更新的訓練迴圈
當我們使用具有狀態的模型時，訓練迴圈會發生一些變化。模型的 apply 函式現在需要額外的引數，包括 mutable 引數，用於指定哪些變數需要更新。
class TrainState(train_state.TrainState):
metrics: Metrics
model_state: Any
state = TrainState.create(
apply_fn=model.apply,
params=params,
model_state=model_state,
tx=optax.sgd(learning_rate=0.01, momentum=0.9),
metrics=Metrics.empty()
)
@jax.jit
def update(train_state, x, y):
"""單步訓練"""
def loss(params):
"""分類別交叉熵損失函式"""
logits, new_model_state = train_state.apply_fn(
{'params': params, **train_state.model_state},
x,
mutable=list(model_state.keys()),
train=True
)
loss_ce = optax.softmax_cross_entropy_with_integer_labels(
logits=logits, labels=y).mean()
return loss_ce, (logits, new_model_state)
在這個更新的訓練迴圈中，我們增加了模型狀態（非可訓練引數）到 TrainState 中。模型狀態和模型引數現在被分開儲存。
模型應用函式
模型應用函式現在傳回兩個值：輸出和更新的模型狀態。當 mutable 引數設為 True 時，函式傳回一個元組，包含輸出和修改的變數。
logits, new_model_state = train_state.apply_fn(
{'params': params, **train_state.model_state},
x,
mutable=list(model_state.keys()),
train=True
)
效果
使用高階神經網路函式庫和更新的訓練迴圈，可以更容易地構建和訓練複雜的模型。這些函式庫提供了一種簡便的方式來管理模型狀態和引數，從而使得訓練過程更加高效。
圖表翻譯：
graph LR
A[模型應用函式] --> B[輸出和更新的模型狀態]
B --> C[損失函式]
C --> D[最佳化器]
D --> E[更新模型引數]
E --> F[傳回更新的模型狀態]
在這個圖表中，我們可以看到模型應用函式傳回輸出和更新的模型狀態，然後損失函式計算損失，最佳化器更新模型引數，最終傳回更新的模型狀態。
從技術架構視角來看，ResNet 的核心價值在於其殘差連線設計，有效解決了深度網路訓練中的梯度消失問題，使得構建更深層次的網路成為可能。透過分析 ResNet 的不同變體，例如 ResNet18、ResNet34、ResNet50 等，可以發現網路深度和卷積核數量對模型效能和計算複雜度的影響。Flax 框架提供的模組化設計和函式語言程式設計正規化，簡化了 ResNet 的構建和訓練流程，同時 Batch Normalization 的整合有效提升了模型的訓練穩定性和收斂速度。然而，ResNet 架構的設計也存在一些限制，例如計算資源消耗較高，對於嵌入式裝置等資源受限的場景佈署仍具挑戰性。對於追求極致效能的應用，可以考慮模型壓縮和量化等技術。展望未來，輕量化網路設計、更高效的訓練策略以及與硬體加速的深度整合將是 ResNet 架構持續演進的重要方向。玄貓認為，ResNet 仍將是深度學習領域，尤其是電腦視覺領域中不可或缺的根本，值得深入研究和應用。
