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eluLayer

指数線形ユニット (ELU) 層

R2019a 以降

説明

ELU 活性化層は、正の入力に対して恒等演算を実行し、負の入力に対して非線形となる指数演算を実行します。

この層は次の演算を実行します。

$$f\left(x\right)=\{\begin{array}{cc}x,& x\ge 0\\ \alpha \text{(exp(}x\text{) - 1)},& x<0\end{array}$$

α の既定値は 1 です。Alpha プロパティを設定し、層の α の値を指定します。

作成

構文

layer = eluLayer

layer = eluLayer(alpha)

layer = eluLayer(___,'Name',Name)

説明

layer = eluLayer は ELU 層を作成します。

layer = eluLayer(alpha) は ELU 層を作成し、Alpha プロパティを指定します。

layer = eluLayer(___,'Name',Name) は、さらに、前述のいずれかの構文を使用してオプションの Name プロパティを設定します。たとえば、eluLayer('Name','elu1') は、'elu1' という名前の ELU 層を作成します。

プロパティ

ELU

Alpha — 非線形性パラメーター

1 (既定値) | 数値スカラー

非線形性パラメーター α。数値スカラーとして指定します。ELU 層の出力の最小値は -α に等しく、0 に向かう負の入力の勾配は α です。

層

Name — 層の名前

'' (既定値) | 文字ベクトル | string スカラー

層の名前。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。Layer 配列入力の場合、関数 trainNetwork、assembleNetwork、layerGraph、および dlnetwork は、名前が '' の層に自動的に名前を割り当てます。

データ型: char | string

NumInputs — 入力の数

1 (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

層の入力の数。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: double

InputNames — 入力名

{"in"} (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: cell

NumOutputs — 出力の数

1 (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

層の出力の数。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: double

OutputNames — 出力名

{'out'} (既定値)

この プロパティ は読み取り専用です。

層の出力名。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: cell

例

ELU 層の作成

名前が 'elu1' で、非線形性パラメーター Alpha の既定値が 1 である指数線形ユニット (ELU) 層を作成します。

layer = eluLayer('Name','elu1')

layer = 
  ELULayer with properties:

     Name: 'elu1'
    Alpha: 1

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Layer 配列に ELU 層を含めます。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16)
    batchNormalizationLayer
    eluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32)
    batchNormalizationLayer
    eluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]

layers = 
  11x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution         16 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     4   ''   ELU                     ELU with Alpha 1
     5   ''   2-D Max Pooling         2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   2-D Convolution         32 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     7   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     8   ''   ELU                     ELU with Alpha 1
     9   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
    10   ''   Softmax                 softmax
    11   ''   Classification Output   crossentropyex

アルゴリズム

層の入力形式と出力形式

層配列内または層グラフ内の層は、書式化された dlarray オブジェクトとして後続の層にデータを渡します。dlarray オブジェクトの形式は文字列で、各文字はデータ内の対応する次元を表します。この形式には次の文字が 1 つ以上含まれています。

• "S" — 空間

• "C" — チャネル

• "B" — バッチ

• "T" — 時間

• "U" — 指定なし

たとえば、4 次元配列として表された 2 次元イメージ データがあり、最初の 2 つの次元がイメージの空間次元に対応し、3 番目の次元がイメージのチャネルに対応し、4 番目の次元がバッチ次元に対応している場合、このイメージ データは "SSCB" (spatial、spatial、channel、batch) という書式で表されます。

ELULayer オブジェクトは要素単位の演算を適用し、あらゆる形式の入力データをサポートします。層は、次元を追加したり削除したりせず、入力と同じ形式でデータを出力します。

参照

[1] Clevert, Djork-Arné, Thomas Unterthiner, and Sepp Hochreiter. "Fast and accurate deep network learning by exponential linear units (ELUs)." arXiv preprint arXiv:1511.07289 (2015).

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

バージョン履歴

R2019a で導入

参考

trainNetwork | batchNormalizationLayer | leakyReluLayer | clippedReluLayer | reluLayer | swishLayer

トピック

• 分類用のシンプルな深層学習ニューラル ネットワークの作成
• 回帰用の畳み込みニューラル ネットワークの学習
• MATLAB による深層学習
• 畳み込みニューラル ネットワークの層の指定
• 活性化層の比較
• 深層学習層の一覧

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