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maxUnpooling2dLayer

最大逆プーリング層

説明

2 次元最大逆プーリング層は、2 次元最大プーリング層の出力を逆プーリングします。

作成

構文

layer = maxUnpooling2dLayer

layer = maxUnpooling2dLayer('Name',name)

説明

layer = maxUnpooling2dLayer は最大逆プーリング層を作成します。

layer = maxUnpooling2dLayer('Name',name) は、Name プロパティを設定します。最大逆プーリング層を含むネットワークを作成するには、層の名前を指定しなければなりません。

プロパティ

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。

MaxUnpooling2DLayer 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

3 (既定値)

層の入力の数。

この層には次の 3 つの入力があります。

• 'in' — 逆プーリングする入力の特徴マップ。

• 'indices' — プールされた各領域の最大値のインデックス。これは最大プーリング層によって出力されます。

• 'size' — 逆プーリングされた特徴マップの出力サイズ。これは最大プーリング層によって出力されます。

connectLayers または disconnectLayers をそれぞれ使用して最大逆プーリング層から他の層への結合または切り離しを行うときには、入力名を使用します。

データ型: double

InputNames — 入力名

{'in','indices','size'} (既定値)

層の入力名。

この層には次の 3 つの入力があります。

• 'in' — 逆プーリングする入力の特徴マップ。

• 'indices' — プールされた各領域の最大値のインデックス。これは最大プーリング層によって出力されます。

• 'size' — 逆プーリングされた特徴マップの出力サイズ。これは最大プーリング層によって出力されます。

connectLayers または disconnectLayers をそれぞれ使用して最大逆プーリング層から他の層への結合または切り離しを行うときには、入力名を使用します。

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

最大逆プーリング層の作成

最大プーリング層の出力を逆プーリングする最大逆プーリング層を作成します。

layer = maxUnpooling2dLayer

layer = 
  MaxUnpooling2DLayer with properties:

          Name: ''
     NumInputs: 3
    InputNames: {'in'  'indices'  'size'}

最大プーリング層の逆プーリング

最大プーリング層を作成し、'HasUnpoolingOutputs' プロパティを true に設定します。このプロパティにより、最大プーリング層に 2 つの追加の出力 'indices' および 'size' が指定されます。この結果、層の逆プーリングが可能になります。最大逆プーリング層も作成します。

layers = [
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','mpool','HasUnpoolingOutputs',true)
    maxUnpooling2dLayer('Name','unpool')]

layers = 
  2×1 Layer array with layers:

     1   'mpool'    2-D Max Pooling     2×2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     2   'unpool'   2-D Max Unpooling   2-D Max Unpooling

層を dlnetwork オブジェクトに追加します。

net = dlnetwork;
net = addLayers(net,layers)

net = 
  dlnetwork with properties:

         Layers: [2×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [1×2 table]
     Learnables: [0×3 table]
          State: [0×3 table]
     InputNames: {'mpool'  'unpool/indices'  'unpool/size'}
    OutputNames: {'mpool/indices'  'mpool/size'  'unpool'}
    Initialized: 0

  View summary with summary.

最大プーリング層の出力を最大逆プーリング層の入力に結合することによって、最大プーリング層の出力を逆プーリングします。

net = connectLayers(net,'mpool/indices','unpool/indices');
net = connectLayers(net,'mpool/size','unpool/size');

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。

使用上の注意および制限:

カーネル ウィンドウの非対角要素に沿って等しい最大値が存在する場合、maxPooling2dLayer の実装の違いにより、MATLAB^® と生成コードの間にわずかな数値の不一致が生じる可能性があります。この問題により、プールされた各領域の最大値のインデックスにおいて不一致が生じる可能性もあります。

たとえば、maxPooling2dLayer への次の入力について考えます。MATLAB からの出力は以下のようになります。

同じ入力に対して、生成コードからの出力は以下のようになります。

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。

使用上の注意および制限:

カーネル ウィンドウの非対角要素に沿って等しい最大値が存在する場合、maxPooling2dLayer の実装の違いにより、MATLAB と生成コードの間にわずかな数値の不一致が生じる可能性があります。この問題により、プールされた各領域の最大値のインデックスにおいて不一致が生じる可能性もあります。

たとえば、maxPooling2dLayer への次の入力について考えます。MATLAB からの出力は以下のようになります。

同じ入力に対して、生成コードからの出力は以下のようになります。

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

trainnet | trainingOptions | dlnetwork | maxPooling2dLayer | connectLayers | disconnectLayers

トピック

• MATLAB による深層学習
• イメージ分類用の残差ネットワークの学習
• 深層学習層の一覧