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featureInputLayer
特徴入力層
説明
特徴入力層は、特徴データをニューラル ネットワークに入力し、データ正規化を適用します。特徴 (空間次元または時間次元のないデータ) を表す数値スカラーのデータ セットがある場合は、この層を使用します。
イメージ入力の場合、imageInputLayer を使用します。
作成
説明
layer = featureInputLayer(numFeatures)InputSize プロパティを指定された特徴数に設定します。
layer = featureInputLayer(numFeatures,Name=Value)
入力引数
名前と値の引数
プロパティ
例
21 個の特徴をもつ観測値について、名前が "input" である特徴入力層を作成します。
layer = featureInputLayer(21,Name="input")layer =
FeatureInputLayer with properties:
Name: 'input'
InputSize: 21
SplitComplexInputs: 0
Hyperparameters
Normalization: 'none'
NormalizationDimension: 'auto'
特徴入力層を Layer 配列に含めます。
numFeatures = 21;
numClasses = 3;
layers = [
featureInputLayer(numFeatures)
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer]layers =
3×1 Layer array with layers:
1 '' Feature Input 21 features
2 '' Fully Connected 3 fully connected layer
3 '' Softmax softmax
入力イメージのサイズ、各観測値の特徴の数、クラスの数、畳み込み層のフィルターのサイズと数を定義します。
imageInputSize = [28 28 1]; numFeatures = 1; numClasses = 10; filterSize = 5; numFilters = 16;
入力が 2 つあるネットワークを作成するには、ネットワークを 2 つの部分で定義して、それらを連結層を使用するなどして結合します。
dlnetwork オブジェクトを作成します。
net = dlnetwork;
ネットワークの最初の部分を定義します。イメージ分類層を定義し、最後の全結合層の前にフラット化層と連結層を含めます。
layers = [
imageInputLayer(imageInputSize,Normalization="none")
convolution2dLayer(filterSize,numFilters,Name="conv")
reluLayer
fullyConnectedLayer(50)
flattenLayer
concatenationLayer(1,2,Name="concat")
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer];
net = addLayers(net,layers);ネットワークの 2 番目の部分については、特徴入力層を追加し、それを連結層の 2 番目の入力に結合します。
featInput = featureInputLayer(numFeatures,Name="features"); net = addLayers(net,featInput); net = connectLayers(net,"features","concat/in2")
net =
dlnetwork with properties:
Layers: [9×1 nnet.cnn.layer.Layer]
Connections: [8×2 table]
Learnables: [6×3 table]
State: [0×3 table]
InputNames: {'imageinput' 'features'}
OutputNames: {'softmax'}
Initialized: 0
View summary with summary.
ネットワークを可視化します。
plot(net)
数値特徴量のデータ セット (空間次元や時間次元のない表形式データなど) がある場合、特徴入力層を使用して深層ニューラル ネットワークに学習させることができます。
CSV ファイル "transmissionCasingData.csv" からトランスミッション ケーシング データを読み取ります。
filename = "transmissionCasingData.csv"; tbl = readtable(filename,TextType="String");
関数 convertvars を使用して、予測のラベルを categorical に変換します。
labelName = "GearToothCondition"; tbl = convertvars(tbl,labelName,"categorical");
カテゴリカル特徴量を使用してネットワークに学習させるには、最初にカテゴリカル特徴量を数値に変換しなければなりません。まず、関数 convertvars を使用して、すべてのカテゴリカル入力変数の名前を格納した string 配列を指定することにより、カテゴリカル予測子を categorical に変換します。このデータ セットには、"SensorCondition" と "ShaftCondition" という名前の 2 つのカテゴリカル特徴量があります。
categoricalPredictorNames = ["SensorCondition" "ShaftCondition"]; tbl = convertvars(tbl,categoricalPredictorNames,"categorical");
カテゴリカル入力変数をループ処理します。各変数について、関数 onehotencode を使用して categorical 値を one-hot 符号化ベクトルに変換します。
for i = 1:numel(categoricalPredictorNames) name = categoricalPredictorNames(i); tbl.(name) = onehotencode(tbl.(name),2); end
table の最初の数行を表示します。カテゴリカル予測子が複数の列に分割されていることに注意してください。
head(tbl)
SigMean SigMedian SigRMS SigVar SigPeak SigPeak2Peak SigSkewness SigKurtosis SigCrestFactor SigMAD SigRangeCumSum SigCorrDimension SigApproxEntropy SigLyapExponent PeakFreq HighFreqPower EnvPower PeakSpecKurtosis SensorCondition ShaftCondition GearToothCondition
________ _________ ______ _______ _______ ____________ ___________ ___________ ______________ _______ ______________ ________________ ________________ _______________ ________ _____________ ________ ________________ _______________ ______________ __________________
-0.94876 -0.9722 1.3726 0.98387 0.81571 3.6314 -0.041525 2.2666 2.0514 0.8081 28562 1.1429 0.031581 79.931 0 6.75e-06 3.23e-07 162.13 0 1 1 0 No Tooth Fault
-0.97537 -0.98958 1.3937 0.99105 0.81571 3.6314 -0.023777 2.2598 2.0203 0.81017 29418 1.1362 0.037835 70.325 0 5.08e-08 9.16e-08 226.12 0 1 1 0 No Tooth Fault
1.0502 1.0267 1.4449 0.98491 2.8157 3.6314 -0.04162 2.2658 1.9487 0.80853 31710 1.1479 0.031565 125.19 0 6.74e-06 2.85e-07 162.13 0 1 0 1 No Tooth Fault
1.0227 1.0045 1.4288 0.99553 2.8157 3.6314 -0.016356 2.2483 1.9707 0.81324 30984 1.1472 0.032088 112.5 0 4.99e-06 2.4e-07 162.13 0 1 0 1 No Tooth Fault
1.0123 1.0024 1.4202 0.99233 2.8157 3.6314 -0.014701 2.2542 1.9826 0.81156 30661 1.1469 0.03287 108.86 0 3.62e-06 2.28e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault
1.0275 1.0102 1.4338 1.0001 2.8157 3.6314 -0.02659 2.2439 1.9638 0.81589 31102 1.0985 0.033427 64.576 0 2.55e-06 1.65e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault
1.0464 1.0275 1.4477 1.0011 2.8157 3.6314 -0.042849 2.2455 1.9449 0.81595 31665 1.1417 0.034159 98.838 0 1.73e-06 1.55e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault
1.0459 1.0257 1.4402 0.98047 2.8157 3.6314 -0.035405 2.2757 1.955 0.80583 31554 1.1345 0.0353 44.223 0 1.11e-06 1.39e-07 230.39 0 1 0 1 No Tooth Fault
データ セットのクラス名を表示します。
classNames = categories(tbl{:,labelName})classNames = 2×1 cell
{'No Tooth Fault'}
{'Tooth Fault' }
テスト用のデータを確保します。データの 85% から成る学習セットとデータの残りの 15% から成るテスト セットにデータを分割します。データを分割するには、この例にサポート ファイルとして添付されている関数 trainingPartitions を使用します。このファイルにアクセスするには、例をライブ スクリプトとして開きます。
numObservations = size(tbl,1); [idxTrain,idxTest] = trainingPartitions(numObservations,[0.85 0.15]); tblTrain = tbl(idxTrain,:); tblTest = tbl(idxTest,:);
関数 trainnet がサポートする形式にデータを変換します。予測子とターゲットをそれぞれ数値配列と categorical 配列に変換します。特徴量を入力する場合、ネットワークは、観測値に対応する行と特徴量に対応する列をもつデータを必要とします。データのレイアウトがこれとは異なる場合、このレイアウトになるようにデータを前処理するか、データ形式を使用してレイアウト情報を指定します。詳細については、深層学習のデータ形式を参照してください。
predictorNames = ["SigMean" "SigMedian" "SigRMS" "SigVar" "SigPeak" "SigPeak2Peak" ... "SigSkewness" "SigKurtosis" "SigCrestFactor" "SigMAD" "SigRangeCumSum" ... "SigCorrDimension" "SigApproxEntropy" "SigLyapExponent" "PeakFreq" ... "HighFreqPower" "EnvPower" "PeakSpecKurtosis" "SensorCondition" "ShaftCondition"]; XTrain = table2array(tblTrain(:,predictorNames)); TTrain = tblTrain.(labelName); XTest = table2array(tblTest(:,predictorNames)); TTest = tblTest.(labelName);
特徴入力層を使用してネットワークを定義し、特徴の数を指定します。また、z スコア正規化を使用してデータを正規化するように入力層を構成します。
numFeatures = size(XTrain,2);
numClasses = numel(classNames);
layers = [
featureInputLayer(numFeatures,Normalization="zscore")
fullyConnectedLayer(16)
layerNormalizationLayer
reluLayer
fullyConnectedLayer(numClasses)
softmaxLayer];学習オプションを指定します。
L-BFGS ソルバーを使用して学習させます。このソルバーは、ネットワークが小さくデータがメモリに収まるタスクに適しています。
CPU を使用して学習させます。ネットワークとデータが小さいため、CPU の方がより適しています。
学習の進行状況をプロットに表示します。
詳細出力を非表示にします。
options = trainingOptions("lbfgs", ... ExecutionEnvironment="cpu", ... Plots="training-progress", ... Verbose=false);
関数 trainnet を使用してネットワークに学習させます。分類には、クロスエントロピー損失を使用します。
net = trainnet(XTrain,TTrain,layers,"crossentropy",options);
ラベル付きテスト セットを使用してネットワークをテストします。単一ラベルの分類では、精度を評価します。精度は、ネットワークが正しく予測するラベルの割合です。
accuracy = testnet(net,XTest,TTest,"accuracy")accuracy = 100
学習済みネットワークを使用してテスト データのラベルを予測します。学習済みネットワークを使用して分類スコアを予測し、scores2label 関数を使用して予測結果をラベルに変換します。
scoresTest = minibatchpredict(net,XTest); YTest = scores2label(scoresTest,classNames);
混同チャートで予測を可視化します。
confusionchart(TTest,YTest)
