shortcut layers, msr networks

Joseph Redmon

2015-12-14 db0397cfaaf488364e3d2e1669dfefae2ee6ea73

 src/network.c

@@ -4,9 +4,11 @@
#include "image.h"
#include "data.h"
#include "utils.h"
#include "blas.h"

#include "crop_layer.h"
#include "connected_layer.h"
#include "local_layer.h"
#include "convolutional_layer.h"
#include "deconvolutional_layer.h"
#include "detection_layer.h"
@@ -17,12 +19,62 @@
#include "softmax_layer.h"
#include "dropout_layer.h"
#include "route_layer.h"
#include "shortcut_layer.h"

int get_current_batch(network net)
{
    int batch_num = (*net.seen)/(net.batch*net.subdivisions);
    return batch_num;
}

void reset_momentum(network net)
{
    if (net.momentum == 0) return;
    net.learning_rate = 0;
    net.momentum = 0;
    net.decay = 0;
    #ifdef GPU
        if(gpu_index >= 0) update_network_gpu(net);
    #endif
}

float get_current_rate(network net)
{
    int batch_num = get_current_batch(net);
    int i;
    float rate;
    switch (net.policy) {
        case CONSTANT:
            return net.learning_rate;
        case STEP:
            return net.learning_rate * pow(net.scale, batch_num/net.step);
        case STEPS:
            rate = net.learning_rate;
            for(i = 0; i < net.num_steps; ++i){
                if(net.steps[i] > batch_num) return rate;
                rate *= net.scales[i];
                if(net.steps[i] > batch_num - 1) reset_momentum(net);
            }
            return rate;
        case EXP:
            return net.learning_rate * pow(net.gamma, batch_num);
        case POLY:
            return net.learning_rate * pow(1 - (float)batch_num / net.max_batches, net.power);
        case SIG:
            return net.learning_rate * (1./(1.+exp(net.gamma*(batch_num - net.step))));
        default:
            fprintf(stderr, "Policy is weird!\n");
            return net.learning_rate;
    }
}

char *get_layer_string(LAYER_TYPE a)
{
    switch(a){
        case CONVOLUTIONAL:
            return "convolutional";
        case LOCAL:
            return "local";
        case DECONVOLUTIONAL:
            return "deconvolutional";
        case CONNECTED:
@@ -43,6 +95,8 @@
            return "cost";
        case ROUTE:
            return "route";
        case SHORTCUT:
            return "shortcut";
        case NORMALIZATION:
            return "normalization";
        default:
@@ -56,6 +110,7 @@
    network net = {0};
    net.n = n;
    net.layers = calloc(net.n, sizeof(layer));
    net.seen = calloc(1, sizeof(int));
    #ifdef GPU
    net.input_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
    net.truth_gpu = calloc(1, sizeof(float *));
@@ -67,6 +122,7 @@
{
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        state.index = i;
        layer l = net.layers[i];
        if(l.delta){
            scal_cpu(l.outputs * l.batch, 0, l.delta, 1);
@@ -75,6 +131,8 @@
            forward_convolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            forward_deconvolutional_layer(l, state);
        } else if(l.type == LOCAL){
            forward_local_layer(l, state);
        } else if(l.type == NORMALIZATION){
            forward_normalization_layer(l, state);
        } else if(l.type == DETECTION){
@@ -95,6 +153,8 @@
            forward_dropout_layer(l, state);
        } else if(l.type == ROUTE){
            forward_route_layer(l, net);
        } else if(l.type == SHORTCUT){
            forward_shortcut_layer(l, state);
        }
        state.input = l.output;
    }
@@ -104,14 +164,17 @@
{
    int i;
    int update_batch = net.batch*net.subdivisions;
    float rate = get_current_rate(net);
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        layer l = net.layers[i];
        if(l.type == CONVOLUTIONAL){
            update_convolutional_layer(l, update_batch, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            update_convolutional_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == DECONVOLUTIONAL){
            update_deconvolutional_layer(l, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            update_deconvolutional_layer(l, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            update_connected_layer(l, update_batch, net.learning_rate, net.momentum, net.decay);
            update_connected_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        } else if(l.type == LOCAL){
            update_local_layer(l, update_batch, rate, net.momentum, net.decay);
        }
    }
}
@@ -125,13 +188,20 @@

float get_network_cost(network net)
{
    if(net.layers[net.n-1].type == COST){
        return net.layers[net.n-1].output[0];
    int i;
    float sum = 0;
    int count = 0;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.layers[i].type == COST){
            sum += net.layers[i].output[0];
            ++count;
        }
        if(net.layers[i].type == DETECTION){
            sum += net.layers[i].cost[0];
            ++count;
        }
    }
    if(net.layers[net.n-1].type == DETECTION){
        return net.layers[net.n-1].cost[0];
    }
    return 0;
    return sum/count;
}

int get_predicted_class_network(network net)
@@ -147,6 +217,7 @@
    float *original_input = state.input;
    float *original_delta = state.delta;
    for(i = net.n-1; i >= 0; --i){
        state.index = i;
        if(i == 0){
            state.input = original_input;
            state.delta = original_delta;
@@ -174,20 +245,27 @@
            if(i != 0) backward_softmax_layer(l, state);
        } else if(l.type == CONNECTED){
            backward_connected_layer(l, state);
        } else if(l.type == LOCAL){
            backward_local_layer(l, state);
        } else if(l.type == COST){
            backward_cost_layer(l, state);
        } else if(l.type == ROUTE){
            backward_route_layer(l, net);
        } else if(l.type == SHORTCUT){
            backward_shortcut_layer(l, state);
        }
    }
}

float train_network_datum(network net, float *x, float *y)
{
    #ifdef GPU
    *net.seen += net.batch;
#ifdef GPU
    if(gpu_index >= 0) return train_network_datum_gpu(net, x, y);
    #endif
#endif
    network_state state;
    state.index = 0;
    state.net = net;
    state.input = x;
    state.delta = 0;
    state.truth = y;
@@ -195,7 +273,7 @@
    forward_network(net, state);
    backward_network(net, state);
    float error = get_network_cost(net);
    if((net.seen/net.batch)%net.subdivisions == 0) update_network(net);
    if(((*net.seen)/net.batch)%net.subdivisions == 0) update_network(net);
    return error;
}

@@ -208,7 +286,6 @@
    int i;
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        net.seen += batch;
        get_random_batch(d, batch, X, y);
        float err = train_network_datum(net, X, y);
        sum += err;
@@ -229,7 +306,6 @@
    float sum = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        get_next_batch(d, batch, i*batch, X, y);
        net.seen += batch;
        float err = train_network_datum(net, X, y);
        sum += err;
    }
@@ -242,6 +318,8 @@
{
    int i,j;
    network_state state;
    state.index = 0;
    state.net = net;
    state.train = 1;
    state.delta = 0;
    float sum = 0;
@@ -275,6 +353,7 @@
    //if(w == net->w && h == net->h) return 0;
    net->w = w;
    net->h = h;
    int inputs = 0;
    //fprintf(stderr, "Resizing to %d x %d...", w, h);
    //fflush(stderr);
    for (i = 0; i < net->n; ++i){
@@ -288,9 +367,12 @@
            break;
        }else if(l.type == NORMALIZATION){
            resize_normalization_layer(&l, w, h);
        }else if(l.type == COST){
            resize_cost_layer(&l, inputs);
        }else{
            error("Cannot resize this type of layer");
        }
        inputs = l.outputs;
        net->layers[i] = l;
        w = l.out_w;
        h = l.out_h;
@@ -374,6 +456,8 @@
#endif

    network_state state;
    state.net = net;
    state.index = 0;
    state.input = input;
    state.truth = 0;
    state.train = 0;
@@ -481,12 +565,12 @@
    return acc;
}

float *network_accuracies(network net, data d)
float *network_accuracies(network net, data d, int n)
{
    static float acc[2];
    matrix guess = network_predict_data(net, d);
    acc[0] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess,1);
    acc[1] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess,5);
    acc[0] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess, 1);
    acc[1] = matrix_topk_accuracy(d.y, guess, n);
    free_matrix(guess);
    return acc;
}
@@ -500,4 +584,17 @@
    return acc;
}


void free_network(network net)
{
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        free_layer(net.layers[i]);
    }
    free(net.layers);
    #ifdef GPU
    if(*net.input_gpu) cuda_free(*net.input_gpu);
    if(*net.truth_gpu) cuda_free(*net.truth_gpu);
    if(net.input_gpu) free(net.input_gpu);
    if(net.truth_gpu) free(net.truth_gpu);
    #endif
}