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全結合層
全結合層は、入力に重み行列を乗算し、バイアス ベクトルを加算します。
は全結合層を返し、layer
= fullyConnectedLayer(outputSize
)OutputSize
プロパティを指定します。
は、名前と値のペアを使用して、オプションの パラメーターと初期化、学習率および正則化、および layer
= fullyConnectedLayer(outputSize
,Name,Value
)Name
の各プロパティを設定します。たとえば、fullyConnectedLayer(10,'Name','fc1')
は、出力サイズが 10、名前が 'fc1'
である全結合層を作成します。複数の名前と値のペアを指定できます。各プロパティ名を一重引用符で囲みます。
[1] Glorot, Xavier, and Yoshua Bengio. "Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks." In Proceedings of the thirteenth international conference on artificial intelligence and statistics, pp. 249-256. 2010.
[2] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification." In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1026-1034. 2015.
[3] Saxe, Andrew M., James L. McClelland, and Surya Ganguli. "Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neural networks." arXiv preprint arXiv:1312.6120 (2013).