Layer
深層学習用のネットワーク層
説明
深層学習用のニューラル ネットワークのアーキテクチャを定義する層。
作成
MATLAB® の深層学習層の一覧については、深層学習層の一覧を参照してください。すべての層が順に結合されたニューラル ネットワークのアーキテクチャを指定するには、層の配列を直接作成します。層に複数の入力または出力が存在する可能性があるネットワークのアーキテクチャを指定するには、dlnetwork
オブジェクトを使用します。
または、それぞれ importCaffeLayers
、importKerasLayers
、および importONNXLayers
を使用して、Caffe、Keras、および ONNX から層をインポートできます。
独自のカスタム層を作成する方法については、カスタム深層学習層の定義を参照してください。
例
ネットワーク アーキテクチャの構築
1 つの畳み込み層、ReLU 層、全結合層がある分類用の畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャを定義します。
layers = [ ...
imageInputLayer([28 28 3])
convolution2dLayer([5 5],10)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer
classificationLayer]
layers = 6x1 Layer array with layers: 1 '' Image Input 28x28x3 images with 'zerocenter' normalization 2 '' 2-D Convolution 10 5x5 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] 3 '' ReLU ReLU 4 '' Fully Connected 10 fully connected layer 5 '' Softmax softmax 6 '' Classification Output crossentropyex
layers
は Layer
オブジェクトです。
または、層を個別に作成してから連結することもできます。
input = imageInputLayer([28 28 3]);
conv = convolution2dLayer([5 5],10);
relu = reluLayer;
fc = fullyConnectedLayer(10);
sm = softmaxLayer;
co = classificationLayer;
layers = [ ...
input
conv
relu
fc
sm
co]
layers = 6x1 Layer array with layers: 1 '' Image Input 28x28x3 images with 'zerocenter' normalization 2 '' 2-D Convolution 10 5x5 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0] 3 '' ReLU ReLU 4 '' Fully Connected 10 fully connected layer 5 '' Softmax softmax 6 '' Classification Output crossentropyex
層配列の層およびプロパティへのアクセス
1 つの畳み込み層、ReLU 層、全結合層がある分類用の畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャを定義します。
layers = [ ...
imageInputLayer([28 28 3])
convolution2dLayer([5 5],10)
reluLayer
fullyConnectedLayer(10)
softmaxLayer];
最初の層を選択して、イメージ入力層を表示します。
layers(1)
ans = ImageInputLayer with properties: Name: '' InputSize: [28 28 3] SplitComplexInputs: 0 Hyperparameters DataAugmentation: 'none' Normalization: 'zerocenter' NormalizationDimension: 'auto' Mean: []
イメージ入力層の入力サイズを表示します。
layers(1).InputSize
ans = 1×3
28 28 3
畳み込み層のストライドを表示します。
layers(2).Stride
ans = 1×2
1 1
全結合層のバイアス学習率係数にアクセスします。
layers(4).BiasLearnRateFactor
ans = 1
バージョン履歴
R2016a で導入
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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