caffe中backward过程总结

    backward是利用代价函数求取关于网络中每个参数梯度的过程，为后面更新网络参数做准备。求取梯度的过程也是一个矩阵运算的过程，后面会有详细介绍，本身求取梯度的过程并不是很复杂，而且网络中的各层求取梯度的过程都是相似的。下面就按照backward的运行顺序，从最后一层向前介绍caffe的backward的过程。

1. softmax with loss layer：
   按理说每一层应该都要求一层梯度，其中包括对权值，对输入数据，对偏置分别求取梯度。但是在softmax with loss layer这一层求取梯度的一些过程被省去了，首先这一次只是一个激活函数层，没有权值和偏置参数，然后我们只需要对输入数据求取梯度，softmax with loss layer的输入数据其实表示的是原始输入数据相对于各个标签的打分，而对于代价函数对这个输入的梯度已经有专门的迭代算法来求解。参考：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92。
   caffe中的程序对应如下：

   for (int i = 0; i < outer_num_; ++i) {
         for (int j = 0; j < inner_num_; ++j) {
           const int label_value = static_cast(label[i * inner_num_ + j]);
           if (has_ignore_label_ && label_value == ignore_label_) {
             for (int c = 0; c < bottom[0]->shape(softmax_axis_); ++c) {
               bottom_diff[i * dim + c * inner_num_ + j] = 0;
             }
           } else {
             bottom_diff[i * dim + label_value * inner_num_ + j] -= 1; //http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax
             ++count;
           }
         }
       }
       // Scale gradient
       Dtype loss_weight = top[0]->cpu_diff()[0] /
                           get_normalizer(normalization_, count);
       caffe_scal(prob_.count(), loss_weight, bottom_diff);

   
   
2. inner product layer：
   这是一层全连接层，包含权值，偏置参数，所以在这一层我们要求3个梯度值，第一是对偏置求取梯度，第二是对权值求取梯度，第三是对输入数据求取梯度，其中对输入数据求取的梯度和前面类似会反向传播到前一层。
   
   • 在对权值参数求取梯度之前，我们首先要明确当前层有多少个权值参数，权值参数相互之间又是什么结构的。该层网络的输入数据宽度是500，输出数据宽度是10，而且每个神经元都与输入全连接，所以该层网络应该有500x10个权值参数，那我们最终求得的对于权值的梯度应该也是有500x10个数据。而由于网络的训练以batch为单位，一个batch中又包含64个samples，所以对于500x10个权值参数中的一个，应该是对一个batch中的64个输出都有作用，所以我们求取关于某一个权值参数的梯度时，就要包含64个samples的数据。另外一方面根据weight_diff = top_diff * bottom_data(即该层输出对于输入的偏导，链式法则)。整个求取梯度的运算也是可以转化为矩阵运算的，这里caffe也是用一次矩阵运算计算对所有权值参数的梯度，caffe的矩阵构造如下：
     
   • 对输入数据求取梯度，对输入数据求取梯度的时候，我们又要明确单个输入数据是和哪些神经元连接，在caffe中的lenet模型中都是全连接，即输入连接到所有的神经元上，在这种情况下，求取关于单个输入的梯度就要包含所有的神经元，具体一点就是包含所有神经元对应在这单个输入的权值。同时又要考虑网络训练是以batch为单位的，即我们要处理64个样本，在对输入数据求取梯度上，caffe构造的矩阵如下：
     
     
     
3. relu layer：
   这一层是inner product layer的激活函数层，caffe把每层网络的加权求和和激活函数分成两层网络来对待，在这层函数里面由于没有权值和偏置，所以我们也只是需要对输入数据求取梯度即可。而由于激活函数采用的是relu函数，所以对输入求取梯度也比较简单，我们利用的结果就是softmax with loss layer层求取的梯度结果进行链式求导的，程序如下：

   if (propagate_down[0]) {
       const Dtype* bottom_data = bottom[0]->cpu_data();
       const Dtype* top_diff = top[0]->cpu_diff();
       Dtype* bottom_diff = bottom[0]->mutable_cpu_diff();
       const int count = bottom[0]->count();
       Dtype negative_slope = this->layer_param_.relu_param().negative_slope();
       for (int i = 0; i < count; ++i) {
         bottom_diff[i] = top_diff[i] * ((bottom_data[i] > 0)
             + negative_slope * (bottom_data[i] <= 0));
       }
     }

4. inner product layer：
   这一层和前面说的类似，也是一个全连接层，要分别对权值，偏置，输入分别求取梯度，其中对输入参数的梯度会反向传播到前一层。
   
   • 对权值的梯度：和前面分析类似，该层的输入宽度是800，输出数据宽度是500，所以权值参数共有800x500个。而每个权值又回涉及到一个batch中的所有的64个输入样本，所以caffe对权值梯度的矩阵构造如下：
     
   • 对输入数据的梯度：输入总共有64个样本，每个样本的宽度是800，所以对输入数据的梯度也是64x800，而由于网络是全连接，所以每个输入数据又会和该层所有500个神经元连接，所以每个输入数据都会和500个权值有联系，所以对单个输入数据求梯度就会设计500个权值，所以在caffe中矩阵构造如下：
     
     
5. pooling layer：
   下采样层根据下采样方式的不同，求取梯度的方式也不同，对于pooling层，只需要对输入参数求梯度即可，poling层是没有权值和偏置参数的。然后再把梯度反向传播给前一层。在lenet中，pooling层采用的下采样方法是PoolingParameter_PoolMethod_MAX，即在pooling核区域选取一个最大值作为下采样的像素值。那么对于输入求取梯度就很容易了，即对输入的梯度其实就是输出梯度中对应位置的梯度。关于这个位置信息是在forward过程中存储起来的。
   
6. convlution layer：
   卷积层包含权值参数，偏置参数，所有对卷积层的梯度计算包含计算对权值的梯度，对偏置的梯度，对输入参数的梯度，同样对输入参数的梯度也会反向传播到前一层中。
   
   • 对权值参数的梯度：在该层卷积层上，卷积核的大小是5x5，总共有50个卷积核，所以权值参数共有50x25个。输入数据宽度是20x12x12，输出数据宽度是50x8x8。所以对于一个卷积核卷积一幅图像，每一个卷积参数就会和8x8=64个输入相乘，而同时有20幅图像和该卷积核相连接，所以对于一个样本，一个卷积核中的一个权值参数就会和20x8x8的输入相乘；而一个batch中又有64个样本，所以一个权值参数总共和64x20x8x8个输入相乘。这时如果想一次求取所有对权值参数的梯度就比较困难，caffe中是逐样本对权值参数求梯度。然后再把所有的样本中的对于权值的梯度相加。对于单个样本caffe构造的矩阵如下图所示：
     
     从上图我们发现一个问题，就是该层权值参数总共有50x25个，为何Weight diff却是50x500呢，难道实际上权值参数有50x500个吗，原因还要从farword过程中的卷积矩阵开始说起，在forward过程中，我们想一次把一个卷积核卷积20个不同的输入都计算出来，那么在矩阵相乘的时候，我们就需要把卷积核的参数复制20个，然后完成矩阵相乘，500其实就表示20个相同的5x5卷积核的权值参数。另外上面的计算过程要循环64次，对应一个batch中的64个样本。
   • 对输入的梯度：由于该层有50个卷积核，而且卷积核和输入也是全连接的，所以每一个输入都会被50个卷积核的卷积涉及到。所以对于每一个输入梯度的计算都会涉及50个卷积核的对应权值参数，caffe构造的矩阵如下：
     
     对于Bottom diff的数据宽度500情况和上面类似，就是该层的输入其实是20x12x12，而卷积核大小是5x5，所以对于20个输入每一个位置的卷积，都会有20x25=500个数据参与卷积。64和输出尺寸8x8对应，表示在12x12的输入上移动了8x8次，即一张输入上卷积了64次。
   
   
7. pooling layer:
   这一层和上面类似，这里不再介绍。
   
8. convolution layer:
   该层是对原始输入数据做第一次卷积，所以这里只对权值参数和偏置参数计算梯度，而输入参数就不用计算梯度了，因为这已经是第一层，输入是原始像素了，所以也就不需要进行反向传播了。该层的输入是28x28的原始像素，输出是20个24x24的卷积后的图像，卷积核的大小是5x5。
   
   • 该层的权值参数共有20x25个，类似，每一个权值参数都会涉及到24x24=576个数据，所以在caffe中矩阵的构造如下：
     
     有关偏置梯度的计算都没有写出来，偏置梯度的计算本身也不复杂，就没有必要写了。计算完每个参数的梯度之后，下面就是利用梯度对参数进行更新了，这也是深度学习中很重要的一部分，在以后的文章中回重点总结。