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setL2Factor

層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数の設定

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構文

layerUpdated = setL2Factor(layer,parameterName,factor)
layerUpdated = setL2Factor(layer,parameterPath,factor)
netUpdated = setL2Factor(net,layerName,parameterName,factor)
netUpdated = setL2Factor(net,parameterPath,factor)

説明

例

layerUpdated = setL2Factor(layer,parameterName,factor) は、layer の parameterName という名前のパラメーターの L2 正則化係数を factor に設定します。

組み込みの層の場合、対応するプロパティを使用して L2 正則化係数を直接設定できます。たとえば、convolution2dLayer 層の場合、構文 layer = setL2Factor(layer,'Weights',factor) は layer.WeightL2Factor = factor と等価です。

layerUpdated = setL2Factor(layer,parameterPath,factor) は、パス parameterPath で指定されたパラメーターの L2 正則化係数を設定します。この構文は、パラメーターがカスタム層の dlnetwork オブジェクトにあるときに使用します。

netUpdated = setL2Factor(net,layerName,parameterName,factor) は、指定された dlnetwork オブジェクトの layerName という名前の層の、parameterName という名前のパラメーターの L2 正則化係数を設定します。

netUpdated = setL2Factor(net,parameterPath,factor) は、パス parameterPath で指定されたパラメーターの L2 正則化係数を設定します。この構文は、パラメーターが入れ子の層にあるときに使用します。

例

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ライブ スクリプトを開く

層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数を設定および取得します。

この例にサポート ファイルとして添付されているカスタム層 preluLayer を含む層配列を作成します。この層にアクセスするには、この例をライブ スクリプトとして開きます。

カスタム層 preluLayer を含む層配列を作成します。

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    batchNormalizationLayer
    preluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

preluLayer の学習可能パラメーター Alpha の L2 正則化係数を 2 に設定します。 

layers(4) = setL2Factor(layers(4),"Alpha",2);

更新された L2 正則化係数を表示します。

factor = getL2Factor(layers(4),"Alpha")
factor = 2
ライブ スクリプトを開く

入れ子層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数を設定して取得します。

この例にサポート ファイルとして添付されているカスタム層 residualBlockLayer を使用して、残差ブロック層を作成します。このファイルにアクセスするには、この例をライブ スクリプトとして開きます。

numFilters = 64;
layer = residualBlockLayer(numFilters)
layer = 
  residualBlockLayer with properties:

       Name: ''

   Learnable Parameters
    Network: [1x1 dlnetwork]

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

入れ子ネットワークの層を表示します。

layer.Network.Layers
ans = 
  7x1 Layer array with layers:

     1   'conv_1'        2-D Convolution       64 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     2   'groupnorm_1'   Group Normalization   Group normalization
     3   'relu_1'        ReLU                  ReLU
     4   'conv_2'        2-D Convolution       64 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     5   'groupnorm_2'   Group Normalization   Group normalization
     6   'add'           Addition              Element-wise addition of 2 inputs
     7   'relu_2'        ReLU                  ReLU

関数 setL2Factor を使用して、層 'conv_1' の学習可能なパラメーター 'Weights' の L2 正則化係数を 2 に設定します。

factor = 2;
layer = setL2Factor(layer,'Network/conv_1/Weights',factor);

関数 getL2Factor を使用して、更新された L2 正則化係数を取得します。

factor = getL2Factor(layer,'Network/conv_1/Weights')
factor = 2
ライブ スクリプトを開く

dlnetwork オブジェクトの学習可能なパラメーターの L2 正則化係数を設定して取得します。

dlnetwork オブジェクトを作成します。

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Normalization','none','Name','in')
    convolution2dLayer(5,20,'Name','conv')
    batchNormalizationLayer('Name','bn')
    reluLayer('Name','relu')
    fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','sm')];

lgraph = layerGraph(layers);

dlnet = dlnetwork(lgraph);

関数 setL2Factor を使用して、畳み込み層の 'Weights' 学習可能パラメーターの L2 正則化係数を 2 に設定します。

factor = 2;
dlnet = setL2Factor(dlnet,'conv','Weights',factor);

関数 getL2Factor を使用して、更新された L2 正則化係数を取得します。

factor = getL2Factor(dlnet,'conv','Weights')
factor = 2
ライブ スクリプトを開く

dlnetwork オブジェクトの入れ子層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数を設定して取得します。

この例にサポート ファイルとして添付されているカスタム層 residualBlockLayer を含む dlnetwork オブジェクトを作成します。このファイルにアクセスするには、この例をライブ スクリプトとして開きます。

inputSize = [224 224 3];
numFilters = 32;
numClasses = 5;

layers = [
    imageInputLayer(inputSize,'Normalization','none','Name','in')
    convolution2dLayer(7,numFilters,'Stride',2,'Padding','same','Name','conv')
    groupNormalizationLayer('all-channels','Name','gn')
    reluLayer('Name','relu')
    maxPooling2dLayer(3,'Stride',2,'Name','max')
    residualBlockLayer(numFilters,'Name','res1')
    residualBlockLayer(numFilters,'Name','res2')
    residualBlockLayer(2*numFilters,'Stride',2,'IncludeSkipConvolution',true,'Name','res3')
    residualBlockLayer(2*numFilters,'Name','res4')
    residualBlockLayer(4*numFilters,'Stride',2,'IncludeSkipConvolution',true,'Name','res5')
    residualBlockLayer(4*numFilters,'Name','res6')
    globalAveragePooling2dLayer('Name','gap')
    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','sm')];

dlnet = dlnetwork(layers);

dlnetwork オブジェクトの Learnables プロパティは、ネットワークの学習可能なパラメーターが格納された table です。この table には、入れ子層のパラメーターが別々の行に含まれています。層 "res1" の学習可能なパラメーターを表示します。

learnables = dlnet.Learnables;
idx = learnables.Layer == "res1";
learnables(idx,:)
ans=8×3 table
    Layer              Parameter                     Value       
    ______    ____________________________    ___________________

    "res1"    "Network/conv_1/Weights"        {3x3x32x32 dlarray}
    "res1"    "Network/conv_1/Bias"           {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/groupnorm_1/Offset"    {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/groupnorm_1/Scale"     {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/conv_2/Weights"        {3x3x32x32 dlarray}
    "res1"    "Network/conv_2/Bias"           {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/groupnorm_2/Offset"    {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/groupnorm_2/Scale"     {1x1x32    dlarray}

層 "res1" について、関数 setL2Factor を使用して、層 'conv_1' の学習可能なパラメーター 'Weights' の L2 正則化係数を 2 に設定します。

factor = 2;
dlnet = setL2Factor(dlnet,'res1/Network/conv_1/Weights',factor);

関数 getL2Factor を使用して、更新された L2 正則化係数を取得します。

factor = getL2Factor(dlnet,'res1/Network/conv_1/Weights')
factor = 2

入力引数

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入力層。スカラー Layer オブジェクトとして指定します。

パラメーター名。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。

パラメーターの 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、指定されたパラメーターの L2 正則化係数が決定されます。たとえば、factor が 2 の場合、指定されたパラメーターの 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。

例: 2

入れ子層のパラメーターへのパス。string スカラーまたは文字ベクトルとして指定します。入れ子層は、それ自体が層グラフを学習可能なパラメーターとして定義するカスタム層です。

setL2Factor への入力が入れ子層である場合、パラメーター パスは "propertyName/layerName/parameterName" の形式になります。ここで、以下のようになります。

  • propertyName は、dlnetwork オブジェクトが格納されたプロパティの名前

  • layerName は、dlnetwork オブジェクト内の層の名前

  • parameterName は、パラメーターの名前

入れ子層のレベルが複数ある場合は、"propertyName1/layerName1/.../propertyNameN/layerNameN/parameterName" の形式で各レベルを指定します。ここで、propertyName1 と layerName1 は関数 setL2Factor に対する入力の層に対応し、後続の部分はさらに深層のレベルに対応します。

例: setL2Factor に対する層入力では、パス "Network/conv1/Weights" が、layer.Network によって指定された dlnetwork オブジェクト内の "conv1" という名前の層の "Weights" パラメーターを指定します。

setL2Factor に対する入力が dlnetwork オブジェクトであり、目的のパラメーターが入れ子層の中にある場合、パラメーター パスは "layerName1/propertyName/layerName/parameterName" の形式になります。ここで、以下のようになります。

  • layerName1 は、入力 dlnetwork オブジェクト内の層の名前

  • propertyName は、dlnetwork オブジェクトが格納された層のプロパティ

  • layerName は、dlnetwork オブジェクト内の層の名前

  • parameterName は、パラメーターの名前

入れ子層のレベルが複数ある場合は、"layerName1/propertyName1/.../layerNameN/propertyNameN/layerName/parameterName" の形式で各レベルを指定します。ここで、layerName1 と propertyName1 は関数 setL2Factor に対する入力の層に対応し、後続の部分はさらに深層のレベルに対応します。

例: setL2Factor に対する dlnetwork 入力では、パス "res1/Network/conv1/Weights" が、layer.Network によって指定された dlnetwork オブジェクト内の "conv1" という名前の層の "Weights" パラメーターを指定します。ここで layer は入力ネットワーク net の "res1" という名前の層です。

データ型: char | string

ニューラル ネットワーク。dlnetwork オブジェクトとして指定します。

層の名前。string スカラーまたは文字ベクトルとして指定します。

データ型: char | string

出力引数

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更新された層。Layer として返されます。

更新されたネットワーク。dlnetwork として返されます。

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

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トピック