Hinton膠囊理論代碼開源,上線即受熱捧


這里寫圖片描述

當前的深度學習理論是由Geoffrey Hinton大神在2007年確立起來的,但是如今他卻認為,“CNN的特征提取層與次抽樣層交叉存取,將相同類型的相鄰特征檢測器的輸出匯集到一起”是大有問題的。

去年9月,在多倫多接受媒體采訪時,Hinton大神斷然宣稱要放棄反向傳播,讓整個人工智能從頭再造。10月,人們關注已久的Hinton大神那篇Capsule論文”Dynamic Routing between Capsules”終於揭開面紗。

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在論文中,Capsule被Hinton大神定義為這樣一組神經元:其活動向量所表示的是特定實體類型的實例化參數。他的實驗表明,鑒別式訓練的多層Capsule系統,在MNIST手寫數據集上表現出目前最先進的性能,並且在識別高度重疊數字的效果要遠好於CNN。

近日,該論文的一作Sara Sabour終於在GitHub上公開了該論文中的代碼。該項目上線5天便獲得了217個Star,並被fork了14218次。下面讓我們一起來看看Sara Sabour開源的代碼吧。

膠囊模型的代碼在以下論文中使用:

“Dynamic Routing between Capsules” by Sara Sabour, Nickolas Frosst, Geoffrey E. Hinton.

要求

運行測試代碼驗證設置是否正確,比如:

python layers_test.py

快速MNIST測試結果:

從以下網址下載並提取MNIST記錄到$DATA_DIR/:

https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/mnist_data.tar.gz

從以下網址下載並提取MNIST模型檢測點(checkpoint)到$CKPT_DIR:

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --train=false \
--summary_dir=/tmp/ --
checkpoint=$CKPT_DIR/mnist_checkpoint/model.ckpt-1

快速CIFAR10 ensemble測試結果:

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR --train=false --dataset=cifar10 \
--hparams_override=num_prime_capsules=64,padding=SAME,leaky=true,remake=false \
--summary_dir=/tmp/ --checkpoint=$CKPT_DIR/cifar/cifar{}/model.ckpt-600000 \
--num_trials=7

Sample CIFAR10訓練命令:

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR --dataset=cifar10 --max_steps=600000\
--hparams_override=num_prime_capsules=64,padding=SAME,leaky=true,remake=false \
--summary_dir=/tmp/

Sample MNIST完整訓練命令:

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --max_steps=300000\
--summary_dir=/tmp/attempt0/

Sample MNIST 基線訓練命令:

python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --max_steps=300000\
--summary_dir=/tmp/attempt1/ --model=baseline

上述模型的訓練期間在驗證集上進行測試

訓練中連續運行的注意事項:

  • 在訓練中 –validate = true
  • 總共需要總共2塊GPU:一個用於訓練,一個用於驗證
  • 如果訓練和驗證工作位於同一台機器上,則需要限制每個任務的RAM占用量,因為TensorFlow會默認為第一個任務分配所有的RAM,而第二個任務將無法進行。

在MultiMNIST上測試/訓練:

--num_targets = 2
--data_dir = $ DATA_DIR / multitest_6shifted_mnist.tfrecords@10

生成multiMNIST / MNIST記錄的代碼位於input_data / mnist / mnist_shift.py

生成multiMNIST測試分割的示例代碼:

python mnist_shift.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --split=test --shift=6 
--pad=4 --num_pairs=1000 --max_shard=100000 --multi_targets=true

為affNIST泛化能力建立expanded_mnist: –shift = 6;–pad = 6。

Github地址:
https://github.com/Sarasra/models/tree/master/research/capsules
論文地址:
https://arxiv.org/abs/1710.09829


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