3.3 池化层、线性层和激活函数层
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py
这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层、线性层和激活函数层。
池化层
池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。 另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。 池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。
有最大池化和平均池化两张方式。
最大池化：nn.MaxPool2d()
nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)
这个函数的功能是进行 2 维的最大池化，主要参数如下：
stride：步长，通常与 kernel_size 一致
padding：填充宽度，主要是为了调整输出的特征图大小，一般把 padding 设置合适的值后，保持输入和输出的图像尺寸不变。
dilation：池化间隔大小，默认为1。常用于图像分割任务中，主要是为了提升感受野
ceil_mode：默认为 False，尺寸向下取整。为 True 时，尺寸向上取整
return_indices：为 True 时，返回最大池化所使用的像素的索引，这些记录的索引通常在反最大池化时使用，把小的特征图反池化到大的特征图时，每一个像素放在哪个位置。
下图 (a) 表示反池化，(b) 表示上采样，(c) 表示反卷积。
import os
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
from common_tools import transform_invert, set_seed
set_seed(1) # 设置随机种子
# ================================= load img ==================================
path_img = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "imgs/lena.png")
img = Image.open(path_img).convert('RGB') # 0~255
# convert to tensor
img_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
img_tensor = img_transform(img)
img_tensor.unsqueeze_(dim=0) # C*H*W to B*C*H*W
# ================================= create convolution layer ==================================
# ================ maxpool
flag = 1
# flag = 0
if flag:
maxpool_layer = nn.MaxPool2d((2, 2), stride=(2, 2)) # input:(i, o, size) weights:(o, i , h, w)
img_pool = maxpool_layer(img_tensor)
print("池化前尺寸:{}\n池化后尺寸:{}".format(img_tensor.shape, img_pool.shape))
img_pool = transform_invert(img_pool[0, 0:3, ...], img_transform)
img_raw = transform_invert(img_tensor.squeeze(), img_transform)
plt.subplot(122).imshow(img_pool)
plt.subplot(121).imshow(img_raw)
plt.show()
结果和展示的图片如下：
池化前尺寸:torch.Size([1, 3, 512, 512])
池化后尺寸:torch.Size([1, 3, 256, 256])
nn.AvgPool2d()
torch.nn.AvgPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, ceil_mode=False, count_include_pad=True, divisor_override=None)
这个函数的功能是进行 2 维的平均池化，主要参数如下：
stride：步长，通常与 kernel_size 一致
padding：填充宽度，主要是为了调整输出的特征图大小，一般把 padding 设置合适的值后，保持输入和输出的图像尺寸不变。
dilation：池化间隔大小，默认为1。常用于图像分割任务中，主要是为了提升感受野
ceil_mode：默认为 False，尺寸向下取整。为 True 时，尺寸向上取整
count_include_pad：在计算平均值时，是否把填充值考虑在内计算
divisor_override：除法因子。在计算平均值时，分子是像素值的总和，分母默认是像素值的个数。如果设置了 divisor_override，把分母改为 divisor_override。
img_tensor = torch.ones((1, 1, 4, 4))
avgpool_layer = nn.AvgPool2d((2, 2), stride=(2, 2))
img_pool = avgpool_layer(img_tensor)
print("raw_img:\n{}\npooling_img:\n{}".format(img_tensor, img_pool))
输出如下：
raw_img:
tensor([[[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]])
pooling_img:
tensor([[[[1., 1.],
[1., 1.]]]])
加上divisor_override=3后，输出如下：
raw_img:
tensor([[[[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]]]])
pooling_img:
tensor([[[[1.3333, 1.3333],
[1.3333, 1.3333]]]])
nn.MaxUnpool2d()
nn.MaxUnpool2d(kernel_size, stride=None, padding=0)
功能是对二维信号（图像）进行最大值反池化，主要参数如下：
stride：步长，通常与 kernel_size 一致
代码如下：
# pooling
img_tensor = torch.randint(high=5, size=(1, 1, 4, 4), dtype=torch.float)
maxpool_layer = nn.MaxPool2d((2, 2), stride=(2, 2), return_indices=True)
img_pool, indices = maxpool_layer(img_tensor)
# unpooling
img_reconstruct = torch.randn_like(img_pool, dtype=torch.float)
maxunpool_layer = nn.MaxUnpool2d((2, 2), stride=(2, 2))
img_unpool = maxunpool_layer(img_reconstruct, indices)
print("raw_img:\n{}\nimg_pool:\n{}".format(img_tensor, img_pool))
print("img_reconstruct:\n{}\nimg_unpool:\n{}".format(img_reconstruct, img_unpool))
输出如下：
# pooling
img_tensor = torch.randint(high=5, size=(1, 1, 4, 4), dtype=torch.float)
maxpool_layer = nn.MaxPool2d((2, 2), stride=(2, 2), return_indices=True)
img_pool, indices = maxpool_layer(img_tensor)
# unpooling
img_reconstruct = torch.randn_like(img_pool, dtype=torch.float)
maxunpool_layer = nn.MaxUnpool2d((2, 2), stride=(2, 2))
img_unpool = maxunpool_layer(img_reconstruct, indices)
print("raw_img:\n{}\nimg_pool:\n{}".format(img_tensor, img_pool))
print("img_reconstruct:\n{}\nimg_unpool:\n{}".format(img_reconstruct, img_unpool))
线性层
线性层又称为全连接层，其每个神经元与上一个层所有神经元相连，实现对前一层的线性组合或线性变换。
代码如下：
inputs = torch.tensor([[1., 2, 3]])
linear_layer = nn.Linear(3, 4)
linear_layer.weight.data = torch.tensor([[1., 1., 1.],
[2., 2., 2.],
[3., 3., 3.],
[4., 4., 4.]])
linear_layer.bias.data.fill_(0.5)
output = linear_layer(inputs)
print(inputs, inputs.shape)
print(linear_layer.weight.data, linear_layer.weight.data.shape)
print(output, output.shape)
输出为：
tensor([[1., 2., 3.]]) torch.Size([1, 3])
tensor([[1., 1., 1.],
[2., 2., 2.],
[3., 3., 3.],
[4., 4., 4.]]) torch.Size([4, 3])
tensor([[ 6.5000, 12.5000, 18.5000, 24.5000]], grad_fn=<AddmmBackward>) torch.Size([1, 4])
激活函数层
假设第一个隐藏层为：$H_{1}=X \times W_{1}$，第二个隐藏层为：$H_{2}=H_{1} \times W_{2}$，输出层为：
$ \begin{aligned} \text { Out } \boldsymbol{p} \boldsymbol{u} \boldsymbol{t} &=\boldsymbol{H}{2} * \boldsymbol{W}{3} \ &=\boldsymbol{H}{1} * \boldsymbol{W}{2} \boldsymbol{W}_{3} \ &=\boldsymbol{X} (\boldsymbol{W}{1} *\boldsymbol{W}{2} \boldsymbol{W}_{3}) \ &=\boldsymbol{X} {W} \end{aligned} $
如果没有非线性变换，由于矩阵乘法的结合性，多个线性层的组合等价于一个线性层。
激活函数对特征进行非线性变换，赋予了多层神经网络具有深度的意义。下面介绍一些激活函数层。
nn.Sigmoid
计算公式：$y=\frac{1}{1+e^{-x}}$
梯度公式：$y^{\prime}=y *(1-y)$
nn.tanh
计算公式：$y=\frac{\sin x}{\cos x}=\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{-}+e^{-x}}=\frac{2}{1+e^{-2 x}}+1$
梯度公式：$y^{\prime}=1-y^{2}$
nn.ReLU(修正线性单元)
梯度公式：$y^{\prime}=\left{\begin{array}{ll}1, & x>0 \ u n d \text { ef ined, } & x=0 \ 0, & x<0\end{array}\right.$
特性：
输出值均为正数，负半轴的导数为 0，容易导致死神经元
nn.LeakyReLU
有一个参数negative_slope：设置负半轴斜率
nn.PReLU
有一个参数init：设置初始斜率，这个斜率是可学习的
nn.RReLU
R 是 random 的意思，负半轴每次斜率都是随机取 [lower, upper] 之间的一个数
参考资料
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