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dag2dlnetwork

SeriesNetwork と DAGNetwork から dlnetwork への変換

R2024a 以降

構文

dlnet = dag2dlnetwork(net)

説明

dlnet = dag2dlnetwork(net) は、指定された SeriesNetwork または DAGNetwork オブジェクトを dlnetwork オブジェクトに変換します。

例

SeriesNetwork オブジェクトから dlnetwork への変換

学習済みの SeriesNetwork オブジェクトをワークスペースに読み込み、検証します。

load digitsSeriesNet
net

net = 
  SeriesNetwork with properties:

         Layers: [15×1 nnet.cnn.layer.Layer]
     InputNames: {'imageinput'}
    OutputNames: {'classoutput'}

ネットワークを dlnetwork オブジェクトに変換します。

dlnet = dag2dlnetwork(net)

dlnet = 
  dlnetwork with properties:

         Layers: [14×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [13×2 table]
     Learnables: [14×3 table]
          State: [6×3 table]
     InputNames: {'imageinput'}
    OutputNames: {'softmax'}
    Initialized: 1

  View summary with summary.

入力引数

net — 入力ネットワーク

SeriesNetwork オブジェクト | DAGNetwork オブジェクト

入力ネットワーク。SeriesNetwork または DAGNetwork オブジェクトとして指定します。

出力引数

dlnet — 変換されたネットワーク

dlnetwork オブジェクト

変換されたネットワーク。dlnetwork オブジェクトとして返されます。

アルゴリズム

dlnetwork 変換

dag2dlnetwork 関数は、入力ネットワークに以下の調整を適用して、dlnetwork 機能との互換性を確保します。

• 出力層を削除する — ニューラル ネットワークに学習させるときに損失関数を指定するには、trainnet 関数を使用します。

• 全結合層を畳み込み層に置き換える — 大きさが 1 の空間次元のデータを出力するために全結合層を必要とするニューラル ネットワークの場合、dag2dlnetwork 関数は全結合層を同等の畳み込み層に置き換えます。そうでない場合、dag2dlnetwork 関数は層を置き換えません。出力 dlnetwork オブジェクトにおいて、全結合層は空間次元のないデータを出力します。

• 大きさが 1 の空間次元を出力するネットワークでは、フラット化層を含める — 大きさが 1 の空間次元をもつデータを出力するニューラル ネットワーク (たとえば、SqueezeNet ニューラル ネットワーク) の場合、dag2dlnetwork 関数は、大きさが 1 の空間次元を削除するフラット化層をネットワークの最後に追加します。

• サポートされていない層が含まれている場合は初期化されていないネットワークを返す — ネットワークに dlnetwork オブジェクトがサポートしていない層が含まれている場合、関数は初期化されていない dlnetwork オブジェクトを返します。dlnetwork オブジェクト内のサポートされていない層を削除または置換するには、removeLayers 関数と replaceLayer 関数をそれぞれ使用します。

バージョン履歴

R2024a で導入

参考

dlnetwork | imagePretrainedNetwork | resnetNetwork | resnet3dNetwork | removeLayers | replaceLayer | trainnet | trainingOptions

トピック

• 新しいイメージを分類するためのニューラル ネットワークの再学習
• 表形式データを使用したニューラル ネットワークの学習
• 深層学習層の一覧