使用 tensorflow 的center loss 训练神经网络

引言

在深度学习中，我们通常使用 softmax loss 来训练分类模型。但是，softmax loss 只考虑了分类的正确性，而没有考虑样本之间的距离。因此，我们可以使用 center loss 来增强模型的鲁棒性。

center loss 是一种监督学习方法，它通过学习样本的中心来降低样本之间的距离。在训练过程中，我们不仅要最小化 softmax loss，还要最小化 center loss。这样，模型就可以学习到更好的特征表示，并且可以更好地区分不同的类别。

实现

我们使用 tensorflow 来实现 center loss。下面是代码实现：

import tensorflow as tf

def get_center_loss(features, labels, alpha, num_classes):
    """获取 center loss 和 centers
    参数：
      features：特征，大小为 [batch_size, feature_dim] 的张量
      labels：标签，大小为 [batch_size] 的张量
      alpha：center loss 的权重
      num_classes：类别数
    返回值：
      center_loss：center loss 的值
      centers：类别中心，大小为 [num_classes, feature_dim] 的张量
    """
    # 获取特征维度
    feature_dim = features.get_shape()[1]

    # 初始化类别中心
    centers = tf.get_variable('centers', [num_classes, feature_dim], dtype=tf.float32,
                              initializer=tf.constant_initializer(0), trainable=False)

    # 计算每个样本到类别中心的距离
    label = tf.reshape(labels, [-1])
    centers_batch = tf.gather(centers, label)
    center_loss = tf.reduce_mean(tf.square(features - centers_batch))

    # 更新类别中心
    diff = centers_batch - features
    unique_label, unique_idx, unique_count = tf.unique_with_counts(label)
    appear_times = tf.gather(unique_count, unique_idx)
    appear_times = tf.reshape(appear_times, [-1, 1])
    diff = diff / tf.cast((1 + appear_times), tf.float32)
    diff = alpha * diff
    centers_update_op = tf.scatter_sub(centers, label, diff)

    return center_loss, centers, centers_update_op

在训练过程中，我们需要同时最小化 softmax loss 和 center loss。因此，我们需要定义两个损失函数：

# 定义 softmax loss
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels))

# 定义 center loss
center_loss, centers, centers_update_op = get_center_loss(features, labels, alpha, num_classes)

# 定义总损失
total_loss = cross_entropy + center_loss

在每个 batch 的训练中，我们需要更新类别中心：

_, loss, centers_batch = sess.run([train_op, total_loss, centers_update_op],
                                  feed_dict={images: batch_images, labels: batch_labels})

最后，我们需要保存类别中心：

# 保存类别中心
saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for step in range(num_steps):
    # 训练模型
    _, loss, centers_batch = sess.run([train_op, total_loss, centers_update_op],
                                      feed_dict={images: batch_images, labels: batch_labels})

    # 保存类别中心
    if step % save_step == 0:
        saver.save(sess, save_path)

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 tensorflow 实现 center loss。通过使用 center loss，我们可以学习到更好的特征表示，并且可以更好地区分不同的类别。在实际应用中，我们可以将 center loss 与其他监督学习方法结合使用，以提高模型的性能。