Capa de agrupamiento

Término en redes neuronales

En las redes neuronales , una capa de agrupación es un tipo de capa de red que reduce la resolución y agrega la información que se encuentra dispersa entre muchos vectores en menos vectores. ^[1] Tiene varios usos. Elimina la información redundante, lo que reduce la cantidad de computación y memoria requerida, hace que el modelo sea más robusto a pequeñas variaciones en la entrada y aumenta el campo receptivo de las neuronas en capas posteriores de la red.

Agrupamiento de redes neuronales convolucionales

La agrupación se utiliza con mayor frecuencia en redes neuronales convolucionales (CNN). A continuación, se incluye una descripción de la agrupación en CNN bidimensionales. La generalización a n dimensiones es inmediata.

Como notación, consideramos un tensor , donde es la altura, es el ancho y es el número de canales. Una capa de agrupamiento genera un tensor . ${\displaystyle x\in \mathbb {R} ^{H\times W\times C}}$ ${\displaystyle H}$ ${\displaystyle W}$ ${\displaystyle C}$ ${\displaystyle y\in \mathbb {R} ^{H'\times W'\times C'}}$

Definimos dos variables llamadas "tamaño de filtro" (también conocido como "tamaño de kernel") y "paso". A veces, es necesario utilizar un tamaño de filtro y un paso diferentes para las direcciones horizontal y vertical. En tales casos, definimos 4 variables . ${\displaystyle f,s}$ ${\displaystyle f_{H},f_{W},s_{H},s_{W}}$

El campo receptivo de una entrada en el tensor de salida son todas las entradas que pueden afectar esa entrada. ${\displaystyle y}$ ${\displaystyle x}$

Agrupamiento máximo

Ejemplo trabajado de agrupamiento máximo, con tamaño de filtro y paso . ${\displaystyle f=2}$ ${\displaystyle s=2}$

Max Pooling (MaxPool) se utiliza comúnmente en CNN para reducir las dimensiones espaciales de los mapas de características.

Defina donde significa el rango . Tenga en cuenta que debemos evitar el error de desfase de uno en uno . La siguiente entrada es y así sucesivamente. El campo receptivo de es , por lo que en general, Si el tamaño del filtro horizontal y vertical y los pasos difieren, entonces en general, De manera más sucinta, podemos escribir . $${\displaystyle \mathrm {MaxPool} (x|f,s)_{0,0,0}=\max(x_{0:f-1,0:f-1,0})}$$ ${\displaystyle 0:f-1}$ ${\displaystyle 0,1,\dots ,f-1}$ $${\displaystyle \mathrm {MaxPool} (x|f,s)_{1,0,0}=\max(x_{s:s+f-1,0:f-1,0})}$$ ${\displaystyle y_{i,j,c}}$ ${\displaystyle x_{is+f-1,js+f-1,c}}$ $${\displaystyle \mathrm {MaxPool} (x|f,s)_{i,j,c}=\mathrm {max} (x_{is:is+f-1,js:js+f-1,c})}$$ $${\displaystyle \mathrm {MaxPool} (x|f,s)_{i,j,c}=\mathrm {max} (x_{is_{H}:is_{H}+f_{H}-1,js_{W}:js_{W}+f_{W}-1,c})}$$ ${\displaystyle y_{k}=\max(\{x_{k'}|k'{\text{ in the receptive field of }}k\})}$

Tres ejemplos de condiciones de relleno. La condición de replicación significa que el píxel exterior se rellena con el píxel más cercano en el interior. El relleno de reflexión es donde el píxel exterior se rellena con el píxel interior, reflejado a través del límite de la imagen. El relleno circular es donde el píxel exterior se envuelve hasta el otro lado de la imagen.

Si no se puede expresar como donde es un entero, entonces para calcular las entradas del tensor de salida en los límites, la agrupación máxima intentaría tomar como entradas variables del tensor. En este caso, la forma en que se manejan esas variables inexistentes depende de las condiciones de relleno , ilustradas a la derecha. ${\displaystyle H}$ ${\displaystyle ks+f}$ ${\displaystyle s}$

Global Max Pooling (GMP) es un tipo específico de agrupación máxima en el que el tensor de salida tiene forma y el campo receptivo de es todo de . Es decir, toma el máximo en cada canal completo. Se suele utilizar justo antes de las capas finales completamente conectadas en un cabezal de clasificación CNN. ${\displaystyle \mathbb {R} ^{C}}$ ${\displaystyle y_{c}}$ ${\displaystyle x_{0:H,0:W,c}}$

Agrupamiento promedio

La agrupación promedio (AvgPool) se define de manera similar a la agrupación promedio global (GAP) y se propuso por primera vez en Network-in-Network. ^[2] De manera similar a la GMP, a menudo se utiliza justo antes de las capas finales completamente conectadas en un cabezal de clasificación CNN. $${\displaystyle \mathrm {AvgPool} (x|f,s)_{i,j,c}=\mathrm {average} (x_{is:is+f-1,js:js+f-1,c})={\frac {1}{f^{2}}}\sum _{k\in is:is+f-1}\sum _{l\in js:js+f-1}x_{k,l,c}}$$

Interpolaciones

Hay algunas interpolaciones de agrupamiento máximo y agrupamiento promedio.

La agrupación mixta es una suma lineal de la agrupación máxima y la agrupación promedio. ^[3] Es decir,

$${\displaystyle \mathrm {MixedPool} (x|f,s,w)=w\mathrm {MaxPool} (x|f,s)+(1-w)\mathrm {AvgPool} (x|f,s)}$$donde es un hiperparámetro, un parámetro que se puede aprender o que se muestrea de forma aleatoria cada vez. ${\displaystyle w\in [0,1]}$

La agrupación de Lp es como la agrupación promedio, pero utiliza la norma Lp promedio en lugar del promedio: donde es el tamaño del campo receptivo y es un hiperparámetro. Si todas las activaciones son no negativas, entonces la agrupación promedio es el caso de , y la agrupación máxima es el caso de . La agrupación de raíz cuadrada es el caso de . ^[4] $${\displaystyle y_{k}=\left({\frac {1}{N}}\sum _{k'{\text{ in the receptive field of }}k}|x_{k'}|^{p}\right)^{1/p}}$$ ${\displaystyle N}$ ${\displaystyle p\geq 1}$ ${\displaystyle p=1}$ ${\displaystyle p\to \infty }$ ${\displaystyle p=2}$

La agrupación estocástica toma muestras de una activación aleatoria del campo receptivo con probabilidad . Es lo mismo que la agrupación promedio en expectativa . ^[5] ${\displaystyle x_{k'}}$ ${\displaystyle {\frac {x_{k'}}{\sum _{k''}x_{k''}}}}$

La agrupación Softmax es como la agrupación Max, pero utiliza Softmax , es decir, donde . La agrupación promedio es el caso de , y la agrupación Max es el caso de ^[4] ${\displaystyle {\frac {\sum _{k'}e^{\beta x_{k'}}x_{k'}}{\sum _{k''}e^{\beta x_{k''}}}}}$ ${\displaystyle \beta >0}$ ${\displaystyle \beta \downarrow 0}$ ${\displaystyle \beta \uparrow \infty }$

La agrupación basada en importancia local generaliza la agrupación softmax mediante donde es una función que se puede aprender. ^[6] ${\displaystyle {\frac {\sum _{k'}e^{g(x_{k'})}x_{k'}}{\sum _{k''}e^{g(x_{k''})}}}}$ ${\displaystyle g}$

Agrupación de RoI con un tamaño de 2x2. En este ejemplo, la propuesta de RoI tiene un tamaño de 7x5. Se divide en 4 rectángulos. Como 7 no es divisible por 2, se divide por los números enteros más cercanos, como 7 = 3 + 4. De manera similar, 5 se divide por 2 + 3. Esto da 4 subrectángulos. Se toma el máximo de cada subrectángulo. Este es el resultado de la agrupación de RoI.

Otras agrupaciones

La agrupación piramidal espacial aplica la agrupación máxima (o cualquier otra forma de agrupación) en una estructura piramidal . Es decir, aplica la agrupación máxima global, luego aplica la agrupación máxima a la imagen dividida en 4 partes iguales, luego a 16, etc. Luego se concatenan los resultados. Es una forma jerárquica de agrupación global y, similar a la agrupación global, a menudo se utiliza justo antes de un encabezado de clasificación. ^[7]

La agrupación de regiones de interés (también conocida como agrupación de RoI) es una variante de agrupación máxima utilizada en R-CNN para la detección de objetos . ^[8] Está diseñada para tomar una matriz de entrada de tamaño arbitrario y generar una matriz de salida de tamaño fijo.

La agrupación de covarianzas calcula la matriz de covarianzas de los vectores , que luego se aplana a un vector de dimensión . La agrupación de covarianzas globales se utiliza de manera similar a la agrupación máxima global. Como la agrupación de promedios calcula el promedio, que es una estadística de primer grado , y la covarianza es una estadística de segundo grado, la agrupación de covarianzas también se denomina "agrupación de segundo orden". Se puede generalizar a agrupaciones de orden superior. ^{[9] [10]} $${\displaystyle \{x_{k,l,0:C-1}\}_{k\in is:is+f-1,l\in js:js+f-1}}$$ ${\displaystyle C^{2}}$ ${\displaystyle y_{i,j,0:C^{2}-1}}$

La agrupación de desenfoque implica aplicar un método de desenfoque antes de reducir la resolución. Por ejemplo, la agrupación de desenfoque Rect-2 implica tomar una agrupación promedio en , y luego tomar cada segundo píxel (identidad con ). ^[11] ${\displaystyle f=2,s=1}$ ${\displaystyle s=2}$

Agrupación de transformadores de visión

En Vision Transformers (ViT), existen los siguientes tipos comunes de agrupaciones.

La agrupación de tipo BERT utiliza un[CLS]token ficticio ("clasificación"). Para la clasificación, la salida[CLS]es el token de clasificación, que luego es procesado por un módulo LayerNorm -feedforward-softmax en una distribución de probabilidad, que es la predicción de la red de la distribución de probabilidad de clase. Esta es la utilizada por el ViT original ^[12] y Masked Autoencoder . ^[13]

El agrupamiento promedio global (GAP) no utiliza el token ficticio, sino que simplemente toma el promedio de todos los tokens de salida como token de clasificación. En el ViT original se mencionó que era igualmente bueno. ^[12]

La agrupación de atención multicabezal (MAP) aplica un bloque de atención multicabezal a la agrupación. Específicamente, toma como entrada una lista de vectores , que podrían considerarse como los vectores de salida de una capa de un ViT. Luego aplica una capa de avance en cada vector, lo que da como resultado una matriz . Luego, esta se envía a una atención multicabezal, lo que da como resultado , donde es una matriz de parámetros entrenables. ^[14] Esto se propuso por primera vez en la arquitectura Set Transformer. ^[15] ${\displaystyle x_{1},x_{2},\dots ,x_{n}}$ ${\displaystyle \mathrm {FFN} }$ ${\displaystyle V=[\mathrm {FFN} (v_{1}),\dots ,\mathrm {FFN} (v_{n})]}$ ${\displaystyle \mathrm {MultiheadedAttention} (Q,V,V)}$ ${\displaystyle Q}$

Artículos posteriores demostraron que tanto GAP como MAP funcionan mejor que la agrupación tipo BERT. ^{[14] [16]}

Agrupamiento de redes neuronales gráficas

En las redes neuronales de grafos (GNN), también hay dos formas de agrupamiento: global y local. El agrupamiento global se puede reducir a un agrupamiento local donde el campo receptivo es la salida completa.

1. Agrupamiento local : una capa de agrupamiento local hace que el gráfico sea más grueso mediante un muestreo descendente . El agrupamiento local se utiliza para aumentar el campo receptivo de una GNN, de manera similar a las capas de agrupamiento en redes neuronales convolucionales . Algunos ejemplos incluyen el agrupamiento de k vecinos más cercanos , el agrupamiento de top-k ^[17] y el agrupamiento de autoatención ^{[18] .}
2. Agrupamiento global : una capa de agrupamiento global, también conocida como capa de lectura , proporciona una representación de tamaño fijo de todo el gráfico. La capa de agrupamiento global debe ser invariante a la permutación, de modo que las permutaciones en el orden de los nodos y los bordes del gráfico no alteren el resultado final. ^[19] Algunos ejemplos incluyen la suma, la media o el máximo de cada elemento.

Las capas de agrupamiento local hacen que el gráfico sea más grueso mediante un muestreo descendente. Aquí presentamos varias estrategias de agrupamiento local que se pueden aprender y que se han propuesto. ^[19] Para cada caso, la entrada es el gráfico inicial representado por una matriz de características de nodo y la matriz de adyacencia del gráfico . La salida es la nueva matriz de características de nodo y la nueva matriz de adyacencia del gráfico . ${\displaystyle \mathbf {X} }$ ${\displaystyle \mathbf {A} }$ ${\displaystyle \mathbf {X} '}$ ${\displaystyle \mathbf {A} '}$

Agrupación de los mejores k

Primero nos pusimos

${\displaystyle \mathbf {y} ={\frac {\mathbf {X} \mathbf {p} }{\Vert \mathbf {p} \Vert }}}$

donde es un vector de proyección que se puede aprender. El vector de proyección calcula un valor de proyección escalar para cada nodo del gráfico. ${\displaystyle \mathbf {p} }$ ${\displaystyle \mathbf {p} }$

La capa de agrupación top-k ^[17] se puede formalizar de la siguiente manera:

${\displaystyle \mathbf {X} '=(\mathbf {X} \odot {\text{sigmoid}}(\mathbf {y} ))_{\mathbf {i} }}$

${\displaystyle \mathbf {A} '=\mathbf {A} _{\mathbf {i} ,\mathbf {i} }}$

donde es el subconjunto de nodos con los k puntajes de proyección más altos, denota la multiplicación de matrices elemento por elemento y es la función sigmoidea . En otras palabras, los nodos con los k puntajes de proyección más altos se conservan en la nueva matriz de adyacencia . La operación hace que el vector de proyección sea entrenable por retropropagación , que de otra manera produciría salidas discretas. ^[17] ${\displaystyle \mathbf {i} ={\text{top}}_{k}(\mathbf {y} )}$ ${\displaystyle \odot }$ ${\displaystyle {\text{sigmoid}}(\cdot )}$ ${\displaystyle \mathbf {A} '}$ ${\displaystyle {\text{sigmoid}}(\cdot )}$ ${\displaystyle \mathbf {p} }$

Puesta en común de la autoatención

Primero nos pusimos

${\displaystyle \mathbf {y} ={\text{GNN}}(\mathbf {X} ,\mathbf {A} )}$

donde es una capa GNN equivariante de permutación genérica (por ejemplo, GCN, GAT, MPNN). ${\displaystyle {\text{GNN}}}$

La capa de agrupación de autoatención ^[18] puede formalizarse de la siguiente manera:

${\displaystyle \mathbf {X} '=(\mathbf {X} \odot \mathbf {y} )_{\mathbf {i} }}$

${\displaystyle \mathbf {A} '=\mathbf {A} _{\mathbf {i} ,\mathbf {i} }}$

donde es el subconjunto de nodos con los k puntajes de proyección más altos, denota la multiplicación de matrices elemento por elemento . ${\displaystyle \mathbf {i} ={\text{top}}_{k}(\mathbf {y} )}$ ${\displaystyle \odot }$

La capa de agrupación de autoatención puede considerarse una extensión de la capa de agrupación top-k. A diferencia de la agrupación top-k, los puntajes de autoatención calculados en la agrupación de autoatención tienen en cuenta tanto las características del gráfico como la topología del mismo.

Historia

A principios del siglo XX, los neuroanatomistas observaron un motivo determinado en el que varias neuronas hacen sinapsis con la misma neurona. A esto se le dio una explicación funcional. Se propuso la agrupación local en modelos neuronales de percepción visual para implementar la invariancia espacial. (Hartline, 1940) ^[20] proporcionó evidencia de apoyo a la teoría mediante experimentos electrofisiológicos en los campos receptivos de las células ganglionares de la retina. Los experimentos de Hubel y Wiesel mostraron que el sistema de visión en los gatos es similar a una red neuronal convolucional, con algunas células sumando las entradas de la capa inferior (por ejemplo, consulte las figuras 19 y 20 de ^[21] ). Consulte ^[22] para obtener citas de esta literatura temprana.

Durante la década de 1970, para explicar los efectos de la percepción de profundidad, algunos autores, como ( Julesz y Chang, 1976) ^[23], propusieron que el sistema de visión implementa un mecanismo selectivo de disparidad mediante agrupamiento global, donde las salidas de pares coincidentes de regiones retinianas en los dos ojos se agrupan en células de orden superior. Véase ^[24] para consultar las citas de esta literatura temprana.

En redes neuronales artificiales, el agrupamiento máximo se utilizó en 1990 para el procesamiento del habla (convolución unidimensional). ^[25]

Véase también

• Red neuronal convolucional
• Submuestreo
• Escalado de imagen
• Extracción de características
• Región de interés
• Red neuronal gráfica

Referencias

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