ドキュメンテーション

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softmaxLayer

説明

ソフトマックス層は、入力にソフトマックス関数を適用します。

作成

説明

layer = softmaxLayer はソフトマックス層を作成します。

layer = softmaxLayer('Name',Name) は、ソフトマックス層を作成し、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、softmaxLayer('Name','sm1') は、'sm1' という名前のソフトマックス層を作成します。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

層の入力の数。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: double

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型: cell

層の出力の数。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: double

層の出力名。この層には単一の出力のみがあります。

データ型: cell

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'sm1' という名前のソフトマックス層を作成します。

layer = softmaxLayer('Name','sm1')
layer = 
  SoftmaxLayer with properties:

    Name: 'sm1'

Layer 配列にソフトマックス層を含めます。

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] Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York, NY, 2006.

R2016a で導入