Convolutional layers working w/ matrices

Joseph Redmon

2014-01-29 f7a17f82eb43de864a4f980f235055da9685eef8

 src/network.c

@@ -6,6 +6,7 @@

#include "connected_layer.h"
#include "convolutional_layer.h"
//#include "old_conv.h"
#include "maxpool_layer.h"
#include "softmax_layer.h"

@@ -15,10 +16,12 @@
    net.n = n;
    net.layers = calloc(net.n, sizeof(void *));
    net.types = calloc(net.n, sizeof(LAYER_TYPE));
    net.outputs = 0;
    net.output = 0;
    return net;
}

void forward_network(network net, double *input)
void forward_network(network net, float *input)
{
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
@@ -45,13 +48,13 @@
    }
}

void update_network(network net, double step)
void update_network(network net, float step, float momentum, float decay)
{
    int i;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            update_convolutional_layer(layer, step, 0.9, .01);
            update_convolutional_layer(layer, step, momentum, decay);
        }
        else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            //maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
@@ -61,12 +64,12 @@
        }
        else if(net.types[i] == CONNECTED){
            connected_layer layer = *(connected_layer *)net.layers[i];
            update_connected_layer(layer, step, .9, 0);
            update_connected_layer(layer, step, momentum, 0);
        }
    }
}

double *get_network_output_layer(network net, int i)
float *get_network_output_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
@@ -83,12 +86,12 @@
    }
    return 0;
}
double *get_network_output(network net)
float *get_network_output(network net)
{
    return get_network_output_layer(net, net.n-1);
}

double *get_network_delta_layer(network net, int i)
float *get_network_delta_layer(network net, int i)
{
    if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
        convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
@@ -106,16 +109,37 @@
    return 0;
}

double *get_network_delta(network net)
float *get_network_delta(network net)
{
    return get_network_delta_layer(net, net.n-1);
}

void learn_network(network net, double *input)
float calculate_error_network(network net, float *truth)
{
    float sum = 0;
    float *delta = get_network_delta(net);
    float *out = get_network_output(net);
    int i, k = get_network_output_size(net);
    for(i = 0; i < k; ++i){
        delta[i] = truth[i] - out[i];
        sum += delta[i]*delta[i];
    }
    return sum;
}

int get_predicted_class_network(network net)
{
    float *out = get_network_output(net);
    int k = get_network_output_size(net);
    return max_index(out, k);
}

float backward_network(network net, float *input, float *truth)
{
    float error = calculate_error_network(net, truth);
    int i;
    double *prev_input;
    double *prev_delta;
    float *prev_input;
    float *prev_delta;
    for(i = net.n-1; i >= 0; --i){
        if(i == 0){
            prev_input = input;
@@ -126,8 +150,9 @@
        }
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            learn_convolutional_layer(layer, prev_input);
            if(i != 0) backward_convolutional_layer(layer, prev_input, prev_delta);
            learn_convolutional_layer(layer);
            //learn_convolutional_layer(layer);
            if(i != 0) backward_convolutional_layer(layer, prev_delta);
        }
        else if(net.types[i] == MAXPOOL){
            maxpool_layer layer = *(maxpool_layer *)net.layers[i];
@@ -143,42 +168,65 @@
            if(i != 0) backward_connected_layer(layer, prev_input, prev_delta);
        }
    }
    return error;
}

void train_network_batch(network net, batch b)
float train_network_datum(network net, float *x, float *y, float step, float momentum, float decay)
{
    int i,j;
    int k = get_network_output_size(net);
        forward_network(net, x);
        int class = get_predicted_class_network(net);
        float error = backward_network(net, x, y);
        update_network(net, step, momentum, decay);
        //return (y[class]?1:0);
        return error;
}

float train_network_sgd(network net, data d, int n, float step, float momentum,float decay)
{
    int i;
    float error = 0;
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%d.X.rows;
        error += train_network_datum(net, d.X.vals[index], d.y.vals[index], step, momentum, decay);
        //if((i+1)%10 == 0){
        //    printf("%d: %f\n", (i+1), (float)correct/(i+1));
        //}
    }
    return error/n;
}
float train_network_batch(network net, data d, int n, float step, float momentum,float decay)
{
    int i;
    int correct = 0;
    for(i = 0; i < b.n; ++i){
        show_image(b.images[i], "Input");
        forward_network(net, b.images[i].data);
        image o = get_network_image(net);
        if(o.h) show_image_collapsed(o, "Output");
        double *output = get_network_output(net);
        double *delta = get_network_delta(net);
        int max_k = 0;
        double max = 0;
        for(j = 0; j < k; ++j){
            delta[j] = b.truth[i][j]-output[j];
            if(output[j] > max) {
                max = output[j];
                max_k = j;
            }
        }
        if(b.truth[i][max_k]) ++correct;
        printf("%f\n", (double)correct/(i+1));
        learn_network(net, b.images[i].data);
        update_network(net, .001);
    for(i = 0; i < n; ++i){
        int index = rand()%d.X.rows;
        float *x = d.X.vals[index];
        float *y = d.y.vals[index];
        forward_network(net, x);
        int class = get_predicted_class_network(net);
        backward_network(net, x, y);
        correct += (y[class]?1:0);
    }
    update_network(net, step, momentum, decay);
    return (float)correct/n;

}


void train_network(network net, data d, float step, float momentum, float decay)
{
    int i;
    int correct = 0;
    for(i = 0; i < d.X.rows; ++i){
        correct += train_network_datum(net, d.X.vals[i], d.y.vals[i], step, momentum, decay);
        if(i%100 == 0){
            visualize_network(net);
            cvWaitKey(100);
            cvWaitKey(10);
        }
    }
    visualize_network(net);
    print_network(net);
    cvWaitKey(100);
    printf("Accuracy: %f\n", (double)correct/b.n);
    printf("Accuracy: %f\n", (float)correct/d.X.rows);
}

int get_network_output_size_layer(network net, int i)
@@ -241,16 +289,37 @@
        sprintf(buff, "Layer %d", i);
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
            visualize_convolutional_filters(layer, buff);
            visualize_convolutional_layer(layer, buff);
        }
    } 
}

float *network_predict(network net, float *input)
{
    forward_network(net, input);
    float *out = get_network_output(net);
    return out;
}

matrix network_predict_data(network net, data test)
{
    int i,j;
    int k = get_network_output_size(net);
    matrix pred = make_matrix(test.X.rows, k);
    for(i = 0; i < test.X.rows; ++i){
        float *out = network_predict(net, test.X.vals[i]);
        for(j = 0; j < k; ++j){
            pred.vals[i][j] = out[j];
        }
    }
    return pred;   
}

void print_network(network net)
{
    int i,j;
    for(i = 0; i < net.n; ++i){
        double *output;
        float *output = 0;
        int n = 0;
        if(net.types[i] == CONVOLUTIONAL){
            convolutional_layer layer = *(convolutional_layer *)net.layers[i];
@@ -274,8 +343,8 @@
            output = layer.output;
            n = layer.inputs;
        }
        double mean = mean_array(output, n);
        double vari = variance_array(output, n);
        float mean = mean_array(output, n);
        float vari = variance_array(output, n);
        fprintf(stderr, "Layer %d - Mean: %f, Variance: %f\n",i,mean, vari);
        if(n > 100) n = 100;
        for(j = 0; j < n; ++j) fprintf(stderr, "%f, ", output[j]);
@@ -283,3 +352,12 @@
        fprintf(stderr, "\n");
    }
}

float network_accuracy(network net, data d)
{
    matrix guess = network_predict_data(net, d);
    float acc = matrix_accuracy(d.y, guess);
    free_matrix(guess);
    return acc;
}