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reluLayer

正規化線形ユニット (ReLU) 層

説明

ReLU 層は、入力の各要素に対してしきい値処理を実行し、値がゼロよりも小さい場合はゼロに設定します。

この処理は次の式と同等です。

f(x)={x,x00,x<0.

作成

構文

layer = reluLayer
layer = reluLayer('Name',Name)

説明

layer = reluLayer は ReLU 層を作成します。

layer = reluLayer('Name',Name) は、ReLU 層を作成し、名前と値のペアを使用して、オプションの Name プロパティを設定します。たとえば、reluLayer('Name','relu1') は、'relu1' という名前の ReLU 層を作成します。プロパティ名を一重引用符で囲みます。

プロパティ

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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。層グラフに層を含めるには、空ではない一意の層の名前を指定しなければなりません。この層が含まれる系列ネットワークに学習させて Name'' に設定すると、学習時に層に名前が自動的に割り当てられます。

データ型: char | string

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'relu1' という名前の ReLU 層を作成します。

layer = reluLayer('Name','relu1')
layer = 
  ReLULayer with properties:

    Name: 'relu1'

Layer 配列に ReLU 層を含めます。

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  7x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             20 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     5   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     6   ''   Softmax                 softmax
     7   ''   Classification Output   crossentropyex

詳細

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参照

[1] Nair, Vinod, and Geoffrey E. Hinton. "Rectified linear units improve restricted boltzmann machines." In Proceedings of the 27th international conference on machine learning (ICML-10), pp. 807-814. 2010.

R2016a で導入