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depthConcatenationLayer

深さ連結層

説明

深さ連結層は、高さと幅が同じ入力を取り、3 番目の次元 (チャネルの次元) に沿ってこれらを連結します。

作成時に層への入力の数を指定します。入力の名前は 'in1','in2',...,'inN' になります。N は入力の数です。connectLayers または disconnectLayers を使用して層の結合または切り離しを行うときには、入力名を使用します。

作成

構文

layer = depthConcatenationLayer(numInputs)

layer = depthConcatenationLayer(numInputs,'Name',Name)

説明

layer = depthConcatenationLayer(numInputs) は、3 番目 (チャネル) の次元に沿って入力 numInputs を連結する深さ連結層を作成します。この関数は、NumInputs プロパティも設定します。

layer = depthConcatenationLayer(numInputs,'Name',Name) は、Name プロパティも設定します。深さ連結層を含むネットワークを作成するには、層の名前を指定しなければなりません。

プロパティ

Name — 層の名前

'' (既定値) | 文字ベクトル

層の名前。文字ベクトルとして指定します。

データ型: char

NumInputs — 入力の数

正の整数

層への入力の数。正の整数として指定します。

入力の名前は 'in1','in2',...,'inN' になります。N は NumInputs に等しい値です。たとえば、NumInputs が 3 である場合、入力の名前は 'in1','in2' および 'in3' になります。connectLayers または disconnectLayers を使用して層の結合または切り離しを行うときには、入力名を使用します。

例

深さ連結層の作成と結合

2 つの入力があり、名前が 'concat_1' である深さ連結層を作成します。

concat = depthConcatenationLayer(2,'Name','concat_1')

concat = 
  DepthConcatenationLayer with properties:

         Name: 'concat_1'
    NumInputs: 2

2 つの ReLU 層を作成し、これらの層を深さ連結層に結合します。深さ連結層で ReLU 層の出力が連結されます。

relu_1 = reluLayer('Name','relu_1');
relu_2 = reluLayer('Name','relu_2');

lgraph = layerGraph;
lgraph = addLayers(lgraph,relu_1);
lgraph = addLayers(lgraph,relu_2);
lgraph = addLayers(lgraph,concat);

lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','concat_1/in1');
lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_2','concat_1/in2');

plot(lgraph)

参考

additionLayer | connectLayers | disconnectLayers | layerGraph | trainNetwork

トピック

• 分類用のシンプルな深層学習ネットワークの作成
• MATLAB による深層学習
• 事前学習済みの畳み込みニューラル ネットワーク
• パラメーターの設定と畳み込みニューラル ネットワークの学習
• 畳み込みニューラル ネットワークの層の指定
• イメージ分類用の残差ネットワークの学習
• 深層学習層の一覧

R2017b で導入