[caffe解读] caffe从数学公式到代码实现4-认识caffe自带的7大loss
本节说caffe中常见loss的推导，具体包含下面的cpp。
multinomial_logistic_loss_layer.cpp
softmax_loss_layer.cpp
euclidean_loss_layer.cpp
sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp
contrastive_loss_layer.cpp
hinge_loss_layer.cpp
infogain_loss_layer.cpp
01
multinomial_logistic_loss_layer.cpp
数学定义
x是输入，y是label，l是loss
上述式只有当样本i属于第k类时，y k=1，其他情况 y k=0，我们计不为0的 y k=y。
forward & backward
forward对所有求和，注意此处没有对图像维度的像素进行归一化，只对batch size维度进行归一化，num就是batch size，这与下面的softmaxlosslayer是不一样的。
void MultinomialLogisticLossLayer<Dtype>::Forward_cpu(
const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data();
const Dtype* bottom_label = bottom[1]->cpu_data();
int num = bottom[0]->num();
int dim = bottom[0]->count() / bottom[0]->num();
Dtype loss = 0;
for (int i = 0; i < num; ++i) {
int label = static_cast<int>(bottom_label[i]);
Dtype prob = std::max( bottom_data[i * dim + label], Dtype(kLOG_THRESHOLD));
loss -= log(prob);
}
top[0]->mutable_cpu_data()[0] = loss / num;
}
backward可以自己去看，很简单就不说了
02
softmax_layer.cpp
数学定义
softmax是我们最熟悉的了，分类任务中使用它，分割任务中依然使用它。Softmax loss实际上是由softmax和cross-entropy loss组合而成，两者放一起数值计算更加稳定。
令z是softmax_with_loss层的输入，f(z)是softmax的输出，则
单个像素i的softmax loss等于cross-entropy error如下
展开上式：
在网络中，z是即bottom blob，l(y,z)是top blob,反向传播时就是要根据top blob diff得到bottom blob diff，所以要得到
下面求loss对z的第k个节点的梯度
可见，传给groundtruth label节点和非groundtruth label是的梯度是不一样的。
forward就不看了，看看backward吧。
Dtype* bottom_diff = bottom[0]->mutable_cpu_diff();
const Dtype* prob_data = prob_.cpu_data();
caffe_copy(prob_.count(), prob_data, bottom_diff);
const Dtype* label = bottom[1]->cpu_data();
int dim = prob_.count() / outer_num_;
int count = 0;
for (int i = 0; i < outer_num_; ++i) {
for (int j = 0; j < inner_num_; ++j) {
const int label_value = static_cast<int>(label[i * inner_num_ +
j]);
if (has_ignore_label_ && label_value == ignore_label_) {
for (int c = 0; c < bottom[0]->shape(softmax_axis_); ++c) {
bottom_diff[i * dim + c * inner_num_ + j] = 0;
}
} else {
bottom_diff[i * dim + label_value * inner_num_ + j] -= 1;
++count;
}
}
}
Test_softmax_with_loss_layer.cpp
作为loss层，很有必要测试一下，测试也分两块，forward和backward。
Forward测试是这样的，定义了个bottom blob data和bottom blob label，给data塞入高斯分布数据，给label塞入0～4。
blob_bottom_data_(new
Blob<Dtype>(10, 5, 2, 3)),
blob_bottom_label_(new
Blob<Dtype>(10, 1, 2, 3)),
然后分别ingore其中的一个label做5次，最后比较，代码如下。
Dtype accum_loss = 0;
for (int label = 0; label < 5; ++label) {
layer_param.mutable_loss_param()->set_ignore_label(label);
layer.reset(new SoftmaxWithLossLayer<Dtype>(layer_param));
layer->SetUp(this->blob_bottom_vec_,
this->blob_top_vec_);
layer->Forward(this->blob_bottom_vec_, this->blob_top_vec_);
accum_loss += this->blob_top_loss_->cpu_data()[0];
}
// Check that each label was included all but
once.
EXPECT_NEAR(4 * full_loss, accum_loss, 1e-4);
至于backwards，直接套用checker.CheckGradientExhaustive就行，它自己会利用数值微分的方法和你写的backwards来比较精度。
TYPED_TEST(SoftmaxWithLossLayerTest,
TestGradientIgnoreLabel) {
typedef typename TypeParam::Dtype Dtype;
LayerParameter layer_param;
//
labels are in {0, ..., 4}, so we'll ignore about a fifth of them
layer_param.mutable_loss_param()->set_ignore_label(0);
SoftmaxWithLossLayer<Dtype> layer(layer_param);
GradientChecker<Dtype> checker(1e-2, 1e-2, 1701);
checker.CheckGradientExhaustive(&layer, this->blob_bottom_vec_,
this->blob_top_vec_, 0);
}
03
eulidean_loss_layer.cpp
euclidean loss就是定位检测任务中常用的loss。
数学定义：
forward & backward
void EuclideanLossLayer<Dtype>::Backward_cpu(const
vector<Blob<Dtype>*>& top,
const vector<bool>& propagate_down, const
vector<Blob<Dtype>*>& bottom) {
for (int i = 0; i < 2; ++i) {
if (propagate_down[i]) {
const Dtype sign = (i == 0) ? 1 : -1;
const Dtype alpha = sign * top[0]->cpu_diff()[0] / bottom[i]->num();
caffe_cpu_axpby( bottom[i]->count(), // count
alpha, // alpha
diff_.cpu_data(), // a
Dtype(0), // beta
bottom[i]->mutable_cpu_diff()); // b
}
}
}
testcpp就不说了。
04
sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp
与softmax loss的应用场景不同，这个loss不是用来分类的，而是用于预测概率，所以在loss中，没有类别的累加项。
令第i个节点输入Xi ，输出总loss为l，label为 yi ，则loss定义如下
其中
上式子有个等价转换，这是为了更好的理解caffe 中forward的计算，公式太多我就直接借用了，如果遇到了原作者请通知我添加转载申明。
http://blog.csdn.net/u012235274/article/details/51361290
反向求导公式如下：
在经过上面的转换后，避开了数值计算不稳定的情况，caffe中的源码是对整个的bottom[0]->count进行计算累加的，没有区分label项。
for (int i = 0; i < bottom[0]->count(); ++i) {
const int target_value = static_cast<int>(target[i]);
if (has_ignore_label_ && target_value == ignore_label_) {
continue;
}
loss -= input_data[i] * (target[i] - (input_data[i] >= 0)) - log(1 + exp(input_data[i] - 2 * input_data[i] * (input_data[i] >= 0)));
++valid_count;
}
反向传播很简单就不看了
05
contrastive_loss_layer.cpp
有一类网络叫siamese network，它的输入是成对的。比如输入两张大小相同的图，网络输出计算其是否匹配。所采用的损失函数就是contrastive loss
数学定义：
d就是欧氏距离，y是标签，如果两个样本匹配，则为1，否则为0. 当y=1，loss就是欧氏距离，说明匹配的样本距离越大，loss越大。当y=0，就是与阈值margin的欧式距离，说明不匹配的样本，欧氏距离应该越大越好，超过阈值最好，loss就等于0.
反向传播其实就是分y=1和y=0两种情况下的euclidean loss的反向传导，由于与euclidean
loss非常相似，不再赘述。
06
hinge_loss_layer.cpp
这是一个多分类的loss, 也是SVM的目标函数，没有学习参数的全连接层InnerProductLayer+HingeLossLayer就等价于SVM。
数学定义:
这个层的输入bottom[0]是一个N*C*H*W的blob，其中取值任意值，label就是N*1*1*1，其中存储的就是整型的label{0,1,2,…,k}。tnk 相当于SVM中的
参考博客http://blog.leanote.com/post/braveapple/Hinge-Loss-%E7%9A%84%E7%90%86%E8%A7%A3
假如预测类别数是K个，正确的label是M，预测值为tnk，即是第n个样本对第k类的预测值，那么当k=M时。
当k!=M时，
其中p=1，p=2分别对应L1范数和L2范数，以L1为例
Forward
caffe_copy(count, bottom_data, bottom_diff);
for (int i = 0; i < num; ++i) { bottom_diff[i * dim + static_cast<int>(label[i])] *= -1;
}
for (int i = 0; i < num; ++i) {
for (int j = 0; j < dim; ++j) {
bottom_diff[i * dim + j] = std::max( Dtype(0), 1 + bottom_diff[i * dim + j]);
}
}
Dtype* loss = top[0]->mutable_cpu_data();
switch (this->layer_param_.hinge_loss_param().norm()) {
case HingeLossParameter_Norm_L1:
loss[0] = caffe_cpu_asum(count, bottom_diff) / num; break;
case HingeLossParameter_Norm_L2:
loss[0] = caffe_cpu_dot(count, bottom_diff, bottom_diff) / num; break;
default: LOG(FATAL) << "Unknown Norm";
}
只需要根据上面的转化后的式子，在正确label处乘以-1，然后累加即可。
再看反向梯度求导：
当进行一次forward之后，
bottom_diff=[max(0,1+t0),max(0,1+t1),...,max(0,1−tk),...,max(0,1−tK-1)]
我们现在要求梯度，期望是1+tk>0时为1，1-tk>0时为-1，其他情况为0，
当任意一项1+tk或者1-tk<0时，会有梯度=0。实际上就是求上面向量各自元素的符号，当1+tk>0，sign(1+tk)，只是max(0,1−tk)这个应该反过来，当1-tk>0时，sign(tk-1)=-1。
代码如下：
Dtype* bottom_diff = bottom[0]->mutable_cpu_diff();
const Dtype* label = bottom[1]->cpu_data();
int num = bottom[0]->num();
int count = bottom[0]->count();
int dim = count / num;
for (int i = 0; i < num; ++i) {
bottom_diff[i * dim + static_cast<int>(label[i])] *= -1;
}
const Dtype loss_weight = top[0]->cpu_diff()[0];
switch (this->layer_param_.hinge_loss_param().norm()) {
case HingeLossParameter_Norm_L1:
caffe_cpu_sign(count, bottom_diff, bottom_diff);
caffe_scal(count, loss_weight / num, bottom_diff);
break;
case HingeLossParameter_Norm_L2:
caffe_scal(count, loss_weight * 2 / num, bottom_diff);
break;
default: LOG(FATAL) << "Unknown Norm";
}
}
07
infogain_loss_layer.cpp
数学定义：
输入bottom_data是N*C*H*W维向量，bottom_label是N*1*1*1维向量，存储的就是类别数。它还有个可选的bottom[2]，是一个infogain matrix矩阵,它的维度等于num_of_label * num_of_label。每个通道c预测的是第c类的概率，取值0～1，所有c个通道的概率相加=1。是不是像soft Max？
实际上它内部就定义了shared_ptr<Layer<Dtype> > softmax_layer_，用于映射输入。
Loss定义如下：
其中
时，值也可以非零。这样各个类别之间就不存在竞争关系了，后来的mask-rcnn中实际上loss也就是去除了这重竞争关系。
Forward：
void InfogainLossLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom,
const vector<Blob<Dtype>*>& top) {
softmax_layer_->Forward(softmax_bottom_vec_, softmax_top_vec_);
const Dtype* prob_data = prob_.cpu_data();
const Dtype* bottom_label = bottom[1]->cpu_data();
const Dtype* infogain_mat = NULL;
if (bottom.size() < 3) { infogain_mat = infogain_.cpu_data();
} else { infogain_mat = bottom[2]->cpu_data();}
int count = 0;
Dtype loss = 0;
for (int i = 0; i < outer_num_; ++i) {
for (int j = 0; j < inner_num_; j++) {
const int label_value = static_cast<int>(bottom_label[i * inner_num_ + j]);
if (has_ignore_label_ && label_value == ignore_label_) {continue;}
DCHECK_GE(label_value, 0);
DCHECK_LT(label_value, num_labels_);
for (int l = 0; l < num_labels_; l++)
{ loss -= infogain_mat[label_value * num_labels_ + l] * log(std::max( prob_data[i * inner_num_*num_labels_ + l * inner_num_ + j],
Dtype(kLOG_THRESHOLD)));}
++count; } }
top[0]->mutable_cpu_data()[0] = loss / get_normalizer(normalization_, count);
if (top.size() == 2) { top[1]->ShareData(prob_); }}
上面与multinomial_logistic_loss_layer的区别就在于每一项乘了infogain_mat[label_value * num_labels_ + l]。
Backward:
for (int l = 0; l < num_labels_; ++l) {
bottom_diff[i * dim + l * inner_num_ + j] = prob_data[i*dim + l*inner_num_ + j]*sum_rows_H[label_value] - infogain_mat[label_value * num_labels_ + l];
}
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注：部分图片来自网络
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