ドキュメンテーション

最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

DAGNetwork

深層学習用の有向非循環グラフ (DAG) ネットワーク

このページをすべて展開する

説明

DAG ネットワークは、その層を有向非循環グラフとして配置できる深層学習用のニューラル ネットワークです。DAG ネットワークはより複雑なアーキテクチャを持ち、層に複数の層からの入力、または複数の層への出力を含めることができます。DAGNetwork オブジェクトには、1 つの入力層と 1 つの出力層があります。

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、事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワークを参照してください。

プロパティ

すべて展開する

ネットワーク層。Layer 配列として指定します。

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

オブジェクト関数

classify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 ネットワークの層グラフのプロット

例

すべて折りたたむ

ライブ スクリプトを開く

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。加算層で合計が必要な入力数を指定します。すべての層に名前があり、すべての名前が一意でなければなりません。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')
    
    convolution2dLayer(5,16,'Padding','same','Name','conv_1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_1')
    reluLayer('Name','relu_1')
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Stride',2,'Name','conv_2')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_2')
    reluLayer('Name','relu_2')
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv_3')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_3')
    reluLayer('Name','relu_3')
    
    additionLayer(2,'Name','add')
    
    averagePooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','avpool')
    fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classOutput')];

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)

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 'relu_3' 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。これにより、加算層で 'skipConv' 層と 'relu_3' 層の出力を加算できます。層が加算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。

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

'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。'relu_3' 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 'relu_3' 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);

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',6,...
    'Shuffle','every-epoch',...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation},...
    'ValidationFrequency',20,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);

学習済みネットワークは 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]

検証イメージを分類し、精度を計算します。

YPredicted = classify(net,XValidation);
accuracy = mean(YPredicted == YValidation)
accuracy = 0.9948

参考

| | | | | | | | | |

トピック

R2017b で導入

Neural Network Toolbox ドキュメンテーション
サポート
MATLABで始めるディープラーニング

MATLABで始めるディープラーニング

ebookをダウンロードする