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DAGNetwork

(非推奨) 深層学習用の有向非循環グラフ (DAG) ネットワーク

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DAGNetwork オブジェクトは推奨されません。代わりに、dlnetwork オブジェクトを使用してください。詳細については、バージョン履歴を参照してください。

説明

DAG ネットワークは、層が有向非循環グラフとして配置された深層学習用のニューラル ネットワークです。DAG ネットワークは、層に複数の層からの入力および複数の層への出力が含まれる、より複雑なアーキテクチャを持つことができます。

作成

DAGNetwork オブジェクトは、次のようにいくつかの方法で作成できます。

メモ

他の事前学習済みのネットワークについては、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークを参照してください。

プロパティ

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この プロパティ は読み取り専用です。

ネットワーク層。Layer 配列として指定します。

この プロパティ は読み取り専用です。

層の結合。2 列の table として指定します。

各 table 行は層グラフの結合を表します。1 列目の Source は、各結合の結合元を指定します。2 列目の Destination は、各結合の結合先を指定します。結合元と結合先は層の名前であるか、"layerName/IOName" の形式を取ります。"IOName" は層の入力または出力の名前です。

データ型: table

この プロパティ は読み取り専用です。

入力層の名前。文字ベクトルの cell 配列として指定します。

データ型: cell

この プロパティ は読み取り専用です。

出力層の名前。文字ベクトルの cell 配列として指定します。

データ型: cell

オブジェクト関数

activations(非推奨) 深層学習ネットワーク層の活性化の計算
classify(非推奨) 学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用したデータの分類
predict(非推奨) 学習済み深層学習ニューラル ネットワークを使用した応答の予測
plotニューラル ネットワーク アーキテクチャのプロット
predictAndUpdateState(非推奨) 学習済み再帰型ニューラル ネットワークを使用した応答の予測とネットワーク状態の更新
classifyAndUpdateState(非推奨) 学習済み再帰型ニューラル ネットワークを使用したデータの分類とネットワーク状態の更新
resetStateニューラル ネットワークの状態パラメーターのリセット

例

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深層学習用のシンプルな有向非循環グラフ (DAG) ネットワークを作成します。

数字のイメージを分類するようネットワークに学習させます。この例のシンプルなネットワークは、以下から構成されます。

  • 逐次結合層による主分岐。

  • 単一の 1 x 1 畳み込み層を含む "ショートカット結合"。ショートカット結合は、パラメーターの勾配がネットワークの出力層からより初期の層へとよりスムーズに流れるようにします。

ネットワークの主分岐を層配列として作成します。加算層では複数の入力が要素単位で合計されます。加算層で合計する入力数を指定します。後で簡単に結合を追加できるように、最初の ReLU 層と加算層の名前を指定します。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer('Name','relu_1')
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Stride',2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    additionLayer(2,'Name','add')
    
    averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

層配列から層グラフを作成します。layerGraph は layers のすべての層を順に結合します。層グラフをプロットします。

lgraph = layerGraph(layers);
figure
plot(lgraph)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type graphplot.

1 x 1 畳み込み層を作成し、層グラフに追加します。活性化のサイズが 3 番目の ReLU 層の活性化のサイズと一致するように、畳み込みフィルターの数とストライドを指定します。この方法により、加算層で 3 番目の ReLU 層と 1 x 1 畳み込み層の出力を加算できます。層がグラフに含まれることを確認するには、層グラフをプロットします。

skipConv = convolution2dLayer(1,32,'Stride',2,'Name','skipConv');
lgraph = addLayers(lgraph,skipConv);
figure
plot(lgraph)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type graphplot.

'relu_1' 層から 'add' 層へのショートカット結合を作成します。層の作成時に加算層への入力数を 2 に指定しているため、層には 'in1' および 'in2' という名前の 2 つの入力があります。3 番目の ReLU 層は既に 'in1' 入力に結合されています。'relu_1' 層を 'skipConv' 層に結合し、'skipConv' 層を 'add' 層の 'in2' 入力に結合します。ここで加算層は 3 番目の ReLU 層と 'skipConv' 層の出力を合計します。層が正しく結合されていることを確認するには、層グラフをプロットします。

lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','skipConv');
lgraph = connectLayers(lgraph,'skipConv','add/in2');
figure
plot(lgraph);

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type graphplot.

数字の 28 x 28 のグレースケール イメージで構成される学習データと検証データを読み込みます。

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;
[XValidation,YValidation] = digitTest4DArrayData;

学習オプションを指定してネットワークに学習させます。trainNetwork は、ValidationFrequency 回の反復ごとに検証データを使用してネットワークを検証します。

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',8, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);

Figure Training Progress (28-Oct-2023 04:07:53) contains 2 axes objects and another object of type uigridlayout. Axes object 1 with xlabel Iteration, ylabel Loss contains 15 objects of type patch, text, line. Axes object 2 with xlabel Iteration, ylabel Accuracy (%) contains 15 objects of type patch, text, line.

学習済みネットワークのプロパティを表示します。ネットワークは DAGNetwork オブジェクトになります。

net
net = 
  DAGNetwork with properties:

         Layers: [16x1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [16x2 table]
     InputNames: {'imageinput'}
    OutputNames: {'classoutput'}

検証イメージを分類し、精度を計算します。ネットワークは非常に正確になっています。

YPredicted = classify(net,XValidation);
accuracy = mean(YPredicted == YValidation)
accuracy = 0.9932

拡張機能

バージョン履歴

R2017b で導入

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R2024a: 非推奨

R2024a 以降、DAGNetwork オブジェクトは非推奨となりました。代わりに dlnetwork オブジェクトを使用してください。

DAGNetwork オブジェクトのサポートを削除する予定はありません。ただし、dlnetwork オブジェクトには次の利点があるため、代わりにこのオブジェクトを使うことを推奨します。

  • dlnetwork オブジェクトは、ネットワークの構築、予測、組み込み学習、可視化、圧縮、検証、およびカスタム学習ループをサポートする統合されたデータ型です。

  • dlnetwork オブジェクトは、ユーザーが作成したり外部のプラットフォームからインポートしたりできる、さまざまなネットワーク アーキテクチャをサポートしています。

  • 関数 trainnet は dlnetwork オブジェクトをサポートしているため、損失関数を簡単に指定できます。組み込みの損失関数を選択するか、カスタム損失関数を指定できます。

  • dlnetwork オブジェクトを使用した学習と予測は、通常、LayerGraph と trainNetwork を使用したワークフローよりも高速です。

学習済みの DAGNetwork オブジェクトを dlnetwork オブジェクトに変換するには、関数 dag2dlnetwork を使用します。

DAGNetwork オブジェクトの代表的な使用法と、代わりにオブジェクト関数 dlnetwork を使用するためのコードの更新方法を、次の表に示します。

非推奨推奨
Y = predict(net,X);
Y = minibatchpredict(net,X);
Y = classify(net,X);
scores = minibatchpredict(net,X);
Y = scores2label(scores,classNames);
plot(net);
plot(net);
Y = activations(net,X,layerName);
Y = predict(net,X,Outputs=layerName);
[net,Y] = predictAndUpdateState(net,X);
[Y,state] = predict(net,X);
net.State = state;
[net,Y] = classifyAndUpdateState(net,X);
[scores,state] = predict(net,X);
Y = scores2label(scores,classNames);
net.State = state;

参考

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トピック