instanceNormalizationLayer

インスタンス正規化層

R2021a 以降

説明

インスタンス正規化層は、各チャネル全体におけるデータのミニバッチの正規化を、各観測値について個別に行います。畳み込みニューラルネットワークの学習の収束性能を上げ、ネットワークのハイパーパラメーターに対する感度を下げるには、畳み込み層の間にあるインスタンス正規化層と、ReLU 層などの非線形性を使用します。

正規化後、この層は、学習可能なパラメーターのスケール係数 γ だけ入力をスケーリングし、それを学習可能なパラメーターのオフセット β だけシフトします。

作成

構文

layer = instanceNormalizationLayer

layer = instanceNormalizationLayer(Name,Value)

説明

layer = instanceNormalizationLayer は、インスタンス正規化層を作成します。

例

layer = instanceNormalizationLayer(Name,Value) は、インスタンス正規化層を作成し、1 つ以上の名前と値の引数を使用して、オプションの Epsilon、パラメーターと初期化、学習率および正則化、および Name プロパティを設定します。複数の名前と値の引数を指定できます。各プロパティ名を引用符で囲みます。

例: instanceNormalizationLayer('Name','instancenorm') は、'instancenorm' という名前のインスタンス正規化層を作成します。

例

プロパティ

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インスタンス正規化

`Epsilon` — ミニバッチの分散に加算する定数
`1e-5` (既定値) | 正のスカラー

ミニバッチの分散に加算する定数。正のスカラーとして指定します。

ソフトウェアは、正規化の前にミニバッチの分散にこの定数を加算して、数値安定性を確保し、ゼロ除算を回避します。

R2023a より前: Epsilon は 1e-5 以上でなければなりません。

`NumChannels` — 入力チャネル数
読み取り専用: `"auto"` (既定値) | 正の整数

このプロパティは読み取り専用です。

入力チャネル数。次のいずれかとして指定します。

"auto" — 学習時に入力チャネルの数を自動的に決定します。
正の整数 — 指定された数の入力チャネルの層を構成します。NumChannels と層入力データのチャネル数は一致しなければなりません。たとえば、入力が RGB イメージの場合、NumChannels は 3 でなければなりません。入力が 16 個のフィルターをもつ畳み込み層の出力である場合、NumChannels は 16 でなければなりません。

パラメーターと初期化

`ScaleInitializer` — チャネルスケール係数を初期化する関数
`'ones'` (既定値) | `'narrow-normal'` | 関数ハンドル

チャネルスケール係数を初期化する関数。次のいずれかに指定します。

'ones' – 1 でチャネルスケール係数を初期化します。
'zeros' – 0 でチャネルスケール係数を初期化します。
'narrow-normal' – 平均 0、標準偏差 0.01 の正規分布から個別にサンプリングを行って、チャネルスケール係数を初期化します。
関数ハンドル – カスタム関数でチャネルスケール係数を初期化します。関数ハンドルを指定する場合、関数は scale = func(sz) という形式でなければなりません。ここで、sz はスケールのサイズです。例については、カスタム重み初期化関数の指定を参照してください。

この層では、Scale プロパティが空の場合にのみチャネルスケール係数が初期化されます。

データ型: char | string | function_handle

`OffsetInitializer` — チャネルオフセットを初期化する関数
`'zeros'` (既定値) | `'ones'` | `'narrow-normal'` | 関数ハンドル

チャネルオフセットを初期化する関数。次のいずれかに指定します。

'zeros' – 0 でチャネルオフセットを初期化します。
'ones' – 1 でチャネルオフセットを初期化します。
'narrow-normal' – 平均 0、標準偏差 0.01 の正規分布から個別にサンプリングを行って、チャネルオフセットを初期化します。
関数ハンドル – カスタム関数でチャネルオフセットを初期化します。関数ハンドルを指定する場合、関数は offset = func(sz) という形式でなければなりません。ここで、sz はスケールのサイズです。例については、カスタム重み初期化関数の指定を参照してください。

この層では、Offset プロパティが空の場合にのみチャネルオフセットが初期化されます。

データ型: char | string | function_handle

`Scale` — チャネルスケール係数
`[]` (既定値) | 数値配列

チャネルスケール係数 γ。数値配列として指定します。

チャネルスケール係数は学習可能なパラメーターです。関数 trainnet を使用してネットワークに学習させるとき、または dlnetwork オブジェクトを初期化するときに、Scale が空でない場合、ソフトウェアは Scale プロパティを初期値として使用します。Scale が空の場合、ScaleInitializer によって指定された初期化子が使用されます。

層入力のタイプに応じて、関数 trainnet および dlnetwork は、次のサイズをもつようにこのプロパティを自動的に形状変更します。

層入力	プロパティサイズ
特徴入力	`NumChannels` 行 1 列
ベクトルシーケンス入力	`NumChannels` 行 1 列
1 次元イメージ入力 (R2023a 以降)	1×`NumChannels`
1 次元イメージシーケンス入力 (R2023a 以降)	1×`NumChannels`
2 次元イメージ入力	1×1×`NumChannels`
2 次元イメージシーケンス入力	1×1×`NumChannels`
3 次元イメージ入力	1×1×1×`NumChannels`
3 次元イメージシーケンス入力	1×1×1×`NumChannels`

データ型: single | double

`Offset` — チャネルオフセット
`[]` (既定値) | 数値配列

チャネルオフセット β。数値ベクトルとして指定します。

チャネルオフセットは学習可能なパラメーターです。関数 trainnet を使用してネットワークに学習させるとき、または dlnetwork オブジェクトを初期化するときに、Offset が空でない場合、ソフトウェアは Offset プロパティを初期値として使用します。Offset が空の場合、OffsetInitializer によって指定された初期化子が使用されます。

層入力のタイプに応じて、関数 trainnet および dlnetwork は、次のサイズをもつようにこのプロパティを自動的に形状変更します。

層入力	プロパティサイズ
特徴入力	`NumChannels` 行 1 列
ベクトルシーケンス入力	`NumChannels` 行 1 列
1 次元イメージ入力 (R2023a 以降)	1×`NumChannels`
1 次元イメージシーケンス入力 (R2023a 以降)	1×`NumChannels`
2 次元イメージ入力	1×1×`NumChannels`
2 次元イメージシーケンス入力	1×1×`NumChannels`
3 次元イメージ入力	1×1×1×`NumChannels`
3 次元イメージシーケンス入力	1×1×1×`NumChannels`

データ型: single | double

学習率および正則化

`ScaleLearnRateFactor` — スケール係数の学習率係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

スケール係数の学習率係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル学習率が乗算されて、層のスケール係数の学習率が決定されます。たとえば、ScaleLearnRateFactor が 2 の場合、層のスケール係数の学習率は現在のグローバル学習率の 2 倍になります。関数 trainingOptions で指定された設定に基づいて、グローバル学習率が決定されます。

`OffsetLearnRateFactor` — オフセットの学習率係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

オフセットの学習率係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル学習率が乗算されて、層のオフセットの学習率が決定されます。たとえば、OffsetLearnRateFactor が 2 の場合、層のオフセットの学習率は現在のグローバル学習率の 2 倍になります。関数 trainingOptions で指定された設定に基づいて、グローバル学習率が決定されます。

`ScaleL2Factor` — スケール係数の L₂ 正則化係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

スケール係数の L₂ 正則化係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル L₂ 正則化係数が乗算されて、層のスケール係数の学習率が決定されます。たとえば、ScaleL2Factor が 2 の場合、層のオフセットの L₂ 正則化はグローバル L₂ 正則化係数の 2 倍になります。グローバル L₂ 正則化係数は、関数 trainingOptions を使用して指定できます。

`OffsetL2Factor` — オフセットの L₂ 正則化係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

オフセットの L₂ 正則化係数。非負のスカラーとして指定します。

この係数にグローバル L₂ 正則化係数が乗算されて、層のオフセットの学習率が決定されます。たとえば、OffsetL2Factor が 2 の場合、層のオフセットの L₂ 正則化はグローバル L₂ 正則化係数の 2 倍になります。グローバル L₂ 正則化係数は、関数 trainingOptions を使用して指定できます。

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、trainnet 関数および dlnetwork 関数は、名前のない層に自動的に名前を割り当てます。

InstanceNormalizationLayer オブジェクトは、このプロパティを文字ベクトルとして格納します。

データ型: char | string

`NumInputs` — 入力の数
読み取り専用: `1` (既定値)

このプロパティは読み取り専用です。

層への入力の数。1 として格納されます。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
読み取り専用: `{'in'}` (既定値)

このプロパティは読み取り専用です。

入力名。{'in'} として格納されます。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
読み取り専用: `1` (既定値)

このプロパティは読み取り専用です。

層からの出力の数。1 として格納されます。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
読み取り専用: `{'out'}` (既定値)

このプロパティは読み取り専用です。

出力名。{'out'} として格納されます。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: cell

例

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インスタンス正規化層の作成

ライブスクリプトを開く

'instancenorm' という名前のインスタンス正規化層を作成します。

layer = instanceNormalizationLayer('Name','instancenorm')

layer = 
  InstanceNormalizationLayer with properties:

           Name: 'instancenorm'
    NumChannels: 'auto'

   Hyperparameters
        Epsilon: 1.0000e-05

   Learnable Parameters
         Offset: []
          Scale: []

  Show all properties

Layer 配列にインスタンス正規化層を含めます。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 3])
    convolution2dLayer(5,20)
    instanceNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer]

layers = 
  7×1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input              28×28×3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution          20 5×5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Instance Normalization   Instance normalization
     4   ''   ReLU                     ReLU
     5   ''   2-D Max Pooling          2×2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   Fully Connected          10 fully connected layer
     7   ''   Softmax                  softmax

アルゴリズム

すべて展開する

インスタンス正規化層

インスタンス正規化演算は、各観測値の各チャネルについて、空間次元と時間次元における平均 μ_I と分散 σ_I² をまず個別に計算することで、入力の要素 x_i を正規化します。その後、正規化された活性化を次のように計算します。

$\hat{x_{i}} = \frac{x_{i} - μ_{I}}{\sqrt{σ_{I}^{2} + ϵ}},$

ここで、ϵ は、分散が非常に小さいときに数値安定性を向上させる定数です。

ゼロ平均と単位分散をもつ入力がインスタンス正規化後の演算に最適ではない可能性を考慮して、インスタンス正規化演算は、次の変換を使用して活性化のさらなるシフトとスケーリングを行います。

$y_{i} = γ {\hat{x}}_{i} + β,$

ここで、オフセット β とスケール係数 γ は、ネットワークの学習中に更新される学習可能なパラメーターです。

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、形式を整えた 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" (空間、空間、チャネル、バッチ) という形式で記述できます。

functionLayer オブジェクトを使用するか、関数 forward と関数 predict を dlnetwork オブジェクトと共に使用して、カスタム層の開発などの自動微分ワークフローで、これらの dlarray オブジェクトを操作できます。

次の表は、InstanceNormalizationLayer オブジェクトでサポートされている入力形式、および対応する出力形式を示しています。ソフトウェアが nnet.layer.Formattable クラスを継承していないカスタム層、または Formattable プロパティが 0 (false) に設定された FunctionLayer オブジェクトに層の出力を渡す場合、その層は形式を整えていない dlarray オブジェクトを受け取り、この表に示された形式に従って次元が並べられます。ここには一部の形式のみを示します。層では、追加の "S" (空間) 次元または "U" (未指定) 次元をもつ形式など、追加の形式がサポートされている場合があります。

入力形式	出力形式
`"CB"` (channel、batch)	`"CB"` (channel、batch)
`"SCB"` (spatial、channel、batch)	`"SCB"` (spatial、channel、batch)
`"SSCB"` (spatial、spatial、channel、batch)	`"SSCB"` (spatial、spatial、channel、batch)
`"SSSCB"` (spatial、spatial、spatial、channel、batch)	`"SSSCB"` (spatial、spatial、spatial、channel、batch)
`"CBT"` (channel、batch、time)	`"CBT"` (channel、batch、time)
`"SCBT"` (spatial、channel、batch、time)	`"SCBT"` (spatial、channel、batch、time)
`"SSCBT"` (spatial、spatial、channel、batch、time)	`"SSCBT"` (spatial、spatial、channel、batch、time)
`"SSSCBT"` (spatial、spatial、spatial、channel、batch、time)	`"SSSCBT"` (spatial、spatial、spatial、channel、batch、time)
`"CU"` (channel、unspecified)	`"CU"` (channel、unspecified)
`"SC"` (spatial、channel)	`"SC"` (spatial、channel)
`"SSC"` (spatial、spatial、channel)	`"SSC"` (spatial、spatial、channel)
`"SSSC"` (spatial、spatial、spatial、channel)	`"SSSC"` (spatial、spatial、spatial、channel)

dlnetwork オブジェクトでは、InstanceNormalizationLayer オブジェクトもこれらの入力形式と出力形式の組み合わせをサポートします。

入力形式	出力形式
`"CT"` (channel、time)	`"CT"` (channel、time)
`"SCT"` (spatial、channel、time)	`"SCT"` (spatial、channel、time)
`"SSCT"` (spatial、spatial、channel、time)	`"SSCT"` (spatial、spatial、channel、time)
`"SSSCT"` (spatial、spatial、spatial、channel、time)	`"SSSCT"` (spatial、spatial、spatial、channel、time)

拡張機能

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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

R2021a で導入

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R2024b: コード生成のサポート

MATLAB^® Coder™ を使用して、C または C++ のコードを生成します。または、GPU Coder™ を使用して、NVIDIA^® GPU 用の CUDA^® コードを生成します。

R2023a: `Epsilon` は `1e-5` 未満の値をサポートする

Epsilon オプションは、1e-5 未満の正の値もサポートします。

R2023a: 層は 1 次元イメージシーケンスデータをサポートする

InstanceNormalizationLayer オブジェクトは、1 次元イメージシーケンスデータ (1 つの空間次元と 1 つの時間次元をもつデータ) の正規化をサポートします。

参考

instanceNormalizationLayer

説明

作成

構文

説明

プロパティ

インスタンス正規化

Epsilon — ミニバッチの分散に加算する定数 1e-5 (既定値) | 正のスカラー

NumChannels — 入力チャネル数 読み取り専用: "auto" (既定値) | 正の整数

パラメーターと初期化

ScaleInitializer — チャネル スケール係数を初期化する関数 'ones' (既定値) | 'narrow-normal' | 関数ハンドル

OffsetInitializer — チャネル オフセットを初期化する関数 'zeros' (既定値) | 'ones' | 'narrow-normal' | 関数ハンドル

Scale — チャネル スケール係数 [] (既定値) | 数値配列

Offset — チャネル オフセット [] (既定値) | 数値配列

学習率および正則化

ScaleLearnRateFactor — スケール係数の学習率係数 1 (既定値) | 非負のスカラー

OffsetLearnRateFactor — オフセットの学習率係数 1 (既定値) | 非負のスカラー

ScaleL2Factor — スケール係数の L2 正則化係数 1 (既定値) | 非負のスカラー

OffsetL2Factor — オフセットの L2 正則化係数 1 (既定値) | 非負のスカラー

層

Name — 層の名前 '' (既定値) | 文字ベクトル | string スカラー

NumInputs — 入力の数 読み取り専用: 1 (既定値)

InputNames — 入力名 読み取り専用: {'in'} (既定値)

NumOutputs — 出力の数 読み取り専用: 1 (既定値)

OutputNames — 出力名 読み取り専用: {'out'} (既定値)

例

インスタンス正規化層の作成

アルゴリズム

インスタンス正規化層

層の入力形式と出力形式

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

R2024b: コード生成のサポート

R2023a: Epsilon は 1e-5 未満の値をサポートする

R2023a: 層は 1 次元イメージ シーケンス データをサポートする

参考

トピック

`Epsilon` — ミニバッチの分散に加算する定数
`1e-5` (既定値) | 正のスカラー

`NumChannels` — 入力チャネル数
読み取り専用: `"auto"` (既定値) | 正の整数

`ScaleInitializer` — チャネルスケール係数を初期化する関数
`'ones'` (既定値) | `'narrow-normal'` | 関数ハンドル

`OffsetInitializer` — チャネルオフセットを初期化する関数
`'zeros'` (既定値) | `'ones'` | `'narrow-normal'` | 関数ハンドル

`Scale` — チャネルスケール係数
`[]` (既定値) | 数値配列

`Offset` — チャネルオフセット
`[]` (既定値) | 数値配列

`ScaleLearnRateFactor` — スケール係数の学習率係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

`OffsetLearnRateFactor` — オフセットの学習率係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

`ScaleL2Factor` — スケール係数の L₂ 正則化係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

`OffsetL2Factor` — オフセットの L₂ 正則化係数
`1` (既定値) | 非負のスカラー

`Name` — 層の名前
`''` (既定値) | 文字ベクトル | string スカラー

`NumInputs` — 入力の数
読み取り専用: `1` (既定値)

`InputNames` — 入力名
読み取り専用: `{'in'}` (既定値)

`NumOutputs` — 出力の数
読み取り専用: `1` (既定値)

`OutputNames` — 出力名
読み取り専用: `{'out'}` (既定値)

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。

R2023a: `Epsilon` は `1e-5` 未満の値をサポートする

R2023a: 層は 1 次元イメージシーケンスデータをサポートする