使用keras实现孪生网络中的权值共享教程

更新时间：2020年06月11日 10:17:38 作者：Master He

这篇文章主要介绍了使用keras实现孪生网络中的权值共享教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

首先声明，这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值，而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络，且分支结构相同时，如何使用keras使分支的权重共享。

Functional API

为达到上述的目的，建议使用keras中的Functional API，当然Sequential 类型的模型也可以使用，本篇博客将主要以Functional API为例讲述。

keras的多分支权值共享功能实现，官方文档介绍

上面是官方的链接，本篇博客也是基于上述官方文档，实现的此功能。(插一句，keras虽然有中文文档，但中文文档已停更，且中文文档某些函数介绍不全，建议直接看英文官方文档)

不共享参数的模型

以MatchNet网络结构为例子，为方便显示，将卷积模块个数减为2个。首先是展示不共享参数的模型，以便观看完整的网络结构。

整体的网络结构如下所示：

代码包含两部分，第一部分定义了两个函数，FeatureNetwork()生成特征提取网络，ClassiFilerNet()生成决策网络或称度量网络。网络结构的可视化在博客末尾。在ClassiFilerNet()函数中，可以看到调用了两次FeatureNetwork()函数，keras.models.Model也被使用的两次，因此生成的input1和input2是两个完全独立的模型分支，参数是不共享的。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import merge, Conv2D, MaxPool2D, Activation, Dense, concatenate, Flatten
from keras.layers import Input
from keras.models import Model
from keras.utils import np_utils
import tensorflow as tf
import keras
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint, TensorBoard, ReduceLROnPlateau
from keras.utils.vis_utils import plot_model

# ---------------------函数功能区-------------------------
def FeatureNetwork():
  """生成特征提取网络"""
  """这是根据，MNIST数据调整的网络结构，下面注释掉的部分是，原始的Matchnet网络中feature network结构"""
  inp = Input(shape = (28, 28, 1), name='FeatureNet_ImageInput')
  models = Conv2D(filters=24, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(inp)
  models = Activation('relu')(models)
  models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3))(models)

  models = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(models)
  # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models)
  models = Activation('relu')(models)

  models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models)
  models = Activation('relu')(models)

  models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models)
  models = Activation('relu')(models)
  models = Flatten()(models)
  models = Dense(512)(models)
  models = Activation('relu')(models)
  model = Model(inputs=inp, outputs=models)
  return model

def ClassiFilerNet(): # add classifier Net
  """生成度量网络和决策网络，其实maychnet是两个网络结构，一个是特征提取层(孪生)，一个度量层+匹配层(统称为决策层)"""
  input1 = FeatureNetwork()           # 孪生网络中的一个特征提取
  input2 = FeatureNetwork()           # 孪生网络中的另一个特征提取
  for layer in input2.layers:          # 这个for循环一定要加，否则网络重名会出错。
    layer.name = layer.name + str("_2")
  inp1 = input1.input
  inp2 = input2.input
  merge_layers = concatenate([input1.output, input2.output])    # 进行融合，使用的是默认的sum，即简单的相加
  fc1 = Dense(1024, activation='relu')(merge_layers)
  fc2 = Dense(1024, activation='relu')(fc1)
  fc3 = Dense(2, activation='softmax')(fc2)

  class_models = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=[fc3])
  return class_models

# ---------------------主调区-------------------------
matchnet = ClassiFilerNet()
matchnet.summary() # 打印网络结构
plot_model(matchnet, to_file='G:/csdn攻略/picture/model.png') # 网络结构输出成png图片

共享参数的模型

FeatureNetwork()的功能和上面的功能相同，为方便选择，在ClassiFilerNet()函数中加入了判断是否使用共享参数模型功能，令reuse=True，便使用的是共享参数的模型。

关键地方就在，只使用的一次Model，也就是说只创建了一次模型，虽然输入了两个输入，但其实使用的是同一个模型，因此权重共享的。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import merge, Conv2D, MaxPool2D, Activation, Dense, concatenate, Flatten
from keras.layers import Input
from keras.models import Model
from keras.utils import np_utils
import tensorflow as tf
import keras
from keras.datasets import mnist
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint, TensorBoard, ReduceLROnPlateau
from keras.utils.vis_utils import plot_model

# ----------------函数功能区-----------------------
def FeatureNetwork():
  """生成特征提取网络"""
  """这是根据，MNIST数据调整的网络结构，下面注释掉的部分是，原始的Matchnet网络中feature network结构"""
  inp = Input(shape = (28, 28, 1), name='FeatureNet_ImageInput')
  models = Conv2D(filters=24, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(inp)
  models = Activation('relu')(models)
  models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3))(models)

  models = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(models)
  # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models)
  models = Activation('relu')(models)

  models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models)
  models = Activation('relu')(models)

  models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models)
  models = Activation('relu')(models)

  # models = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), strides=2, padding='valid')(models)
  # models = Activation('relu')(models)
  # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models)
  models = Flatten()(models)
  models = Dense(512)(models)
  models = Activation('relu')(models)
  model = Model(inputs=inp, outputs=models)
  return model

def ClassiFilerNet(reuse=False): # add classifier Net
  """生成度量网络和决策网络，其实maychnet是两个网络结构，一个是特征提取层(孪生)，一个度量层+匹配层(统称为决策层)"""

  if reuse:
    inp = Input(shape=(28, 28, 1), name='FeatureNet_ImageInput')
    models = Conv2D(filters=24, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(inp)
    models = Activation('relu')(models)
    models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3))(models)

    models = Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='same')(models)
    # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models)
    models = Activation('relu')(models)

    models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models)
    models = Activation('relu')(models)

    models = Conv2D(filters=96, kernel_size=(3, 3), strides=1, padding='valid')(models)
    models = Activation('relu')(models)

    # models = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), strides=2, padding='valid')(models)
    # models = Activation('relu')(models)
    # models = MaxPool2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2))(models)
    models = Flatten()(models)
    models = Dense(512)(models)
    models = Activation('relu')(models)
    model = Model(inputs=inp, outputs=models)

    inp1 = Input(shape=(28, 28, 1)) # 创建输入
    inp2 = Input(shape=(28, 28, 1)) # 创建输入2
    model_1 = model(inp1) # 孪生网络中的一个特征提取分支
    model_2 = model(inp2) # 孪生网络中的另一个特征提取分支
    merge_layers = concatenate([model_1, model_2]) # 进行融合，使用的是默认的sum，即简单的相加

  else:
    input1 = FeatureNetwork()           # 孪生网络中的一个特征提取
    input2 = FeatureNetwork()           # 孪生网络中的另一个特征提取
    for layer in input2.layers:          # 这个for循环一定要加，否则网络重名会出错。
      layer.name = layer.name + str("_2")
    inp1 = input1.input
    inp2 = input2.input
    merge_layers = concatenate([input1.output, input2.output])    # 进行融合，使用的是默认的sum，即简单的相加
  fc1 = Dense(1024, activation='relu')(merge_layers)
  fc2 = Dense(1024, activation='relu')(fc1)
  fc3 = Dense(2, activation='softmax')(fc2)

  class_models = Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=[fc3])
  return class_models

如何看是否真的是权值共享呢？直接对比特征提取部分的网络参数个数！

不共享参数模型的参数数量：

共享参数模型的参数总量

共享参数模型中的特征提取部分的参数量为：

由于截图限制，不共享参数模型的特征提取网络参数数量不再展示。其实经过计算，特征提取网络部分的参数数量，不共享参数模型是共享参数的两倍。两个网络总参数量的差值就是，共享模型中，特征提取部分的参数的量

网络结构可视化

不共享权重的网络结构

共享参数的网络结构，其中model_1代表的就是特征提取部分。

以上这篇使用keras实现孪生网络中的权值共享教程就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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