Как настроить слой conv2D в Keras с использованием вычисленных значений

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Создание Пользовательского Слоя Conv2D
1. Определение Пользовательского Слоя
2. Оптимизация и Дооснащение Архитектуры
Заключение
SEO Оптимизация и Проблематика

Вопрос или проблема

Это мой первый вопрос, привет, мир, наверное.

Мне нужно создать пользовательский слой conv2D (по крайней мере, я так думаю), который должен использовать мой пользовательский модуль для извлечения значений в первом слое. Это было бы примерно так:

model.add(CustomConv2D( 128? ,16, padding='valid',strides=16,
                          input_shape=(128, 128, 1)))

Итак, дело в том, что мой модуль выглядит примерно так –> CustomModule.stuff(image) -> Возвращает массив np размером 8.

Я бы хотел передать этот пользовательский компонент для каждого окна $16*16$ моего изображения, а затем обработать его с помощью моего слишком мощного на вид CNN.

    model = models.Sequential()
    model.add(layers.Conv2D(128,(5,5), padding='valid',strides=[1, 1], #Это должен быть пользовательский слой
                          input_shape=(128, 128,1)))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(512, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    model.add(layers.Conv2D(1024, (3, 3), activation='relu'))
    #Плотный слой
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(1024, activation='relu'))
    #model.add(layers.Dropout(0.2)) # Я должен был добавить это туда, но я действительно не знаю, что делать
    model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(16, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(8, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(4, activation='relu'))
    model.add(layers.Dense(2, activation='softmax'))

Примечание: Если бы вы могли дать несколько советов по архитектуре моей сети, я был бы очень признателен.
Примечание 2: Я пытаюсь обнаружить стеганографию (незаметные изменения битов на изображении)
Примечание 3: Я, вероятно, делаю некоторые ошибки в коде, я бы хотел их исправить
Спасибо.

Я думаю, что иногда самый простой способ является правильным. Мне следует просто рассчитать атрибуты, а затем передать их в CNN.

Ответ или решение

Здравствуйте и добро пожаловать в мир IT! Создание пользовательского слоя Conv2D в Keras, который работает с вашими вычисленными значениями, является довольно интересной задачей, особенно в контексте анализа изображений для обнаружения стеганографии. Давайте разберемся, как вы можете это реализовать.

Создание Пользовательского Слоя Conv2D

1. Определение Пользовательского Слоя

Для начала, вам нужно создать настраиваемый слой, используя TensorFlow и Keras. Ниже приведен пример, как это можно сделать:

from tensorflow.keras.layers import Layer
import tensorflow as tf
import numpy as np

class CustomConv2D(Layer):
    def __init__(self, filters, **kwargs):
        super(CustomConv2D, self).__init__(**kwargs)
        self.filters = filters

    def build(self, input_shape):
        # Здесь вы можете инициализировать параметры, если нужно
        pass

    def call(self, inputs):
        batch_size, height, width, channels = tf.shape(inputs)
        # Разбиение на окна 16x16
        patches = tf.image.extract_patches(
            images=inputs,
            sizes=[1, 16, 16, 1],
            strides=[1, 16, 16, 1],
            rates=[1, 1, 1, 1],
            padding='VALID'
        )

        # Изменяем форму так, чтобы мы могли применить CustomModule.stuff
        patches = tf.reshape(patches, (-1, 16, 16, 1))
        custom_output = []

        # Применяем CustomModule.stuff ко всем патчам
        for patch in patches:
            result = CustomModule.stuff(patch.numpy())  # Предполагается, что CustomModule.stuff работает с numpy
            custom_output.append(result)

        # Соединяем результаты в единый тензор
        custom_output = tf.convert_to_tensor(custom_output)
        return custom_output

# Подключаем кастомный слой к модели
model = models.Sequential()
model.add(CustomConv2D(128, input_shape=(128, 128, 1)))
# Далее идёт остальная часть вашей модели

2. Оптимизация и Дооснащение Архитектуры

Конструкция сети: На ваш взгляд, архитектура может быть чрезмерно сложной для задачи стеганографии. Обязательно используйте MaxPooling и Dropout для улучшения обобщающей способности и предотвращения переобучения.
Dropout: Рекомендуется использовать слой Dropout после плотных слоев с параметром 0.2 или 0.5 для увеличения устойчивости модели.
Объем данных: Убедитесь, что у вас достаточно данных для обучения такой глубокой сети, иначе модель может очень быстро переобучиться.
Активационные функции: Подумайте о пробах других активационных функций, например, LeakyReLU, чтобы улучшить производительность сети.

Заключение

Создание настраиваемого Conv2D слоя обеспечивает гибкость в обработке специфических данных, таких как стеганография. Вашей ключевой задачей будет правильная интеграция вашего модуля и оптимизация архитектуры модели.

SEO Оптимизация и Проблематика

Обязательно используйте ключевые слова, связанные с глубоким обучением, машинным зрением и стеганографией, чтобы облегчить другим пользователям нахождение данной информации. Добавление иллюстративных примеров может повысить ценность материала.

Если у вас возникнут дополнительные вопросы или если вы хотите глубже погрузиться в оптимизацию модели, не стесняйтесь уточнять!