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disconnectLayers

ニューラル ネットワークの層の切り離し

説明

netUpdated = disconnectLayers(net,s,d) は、結合元の層 sdlnetwork オブジェクト net に含まれる結合先の層 d から切り離します。更新されたネットワーク netUpdated には net と同じ層が含まれますが、sd の結合は除外されます。

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シンプルなニューラル ネットワークを作成してプロットに表示します。

net = dlnetwork;

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])  
    convolution2dLayer(3,16,Padding="same")
    batchNormalizationLayer
    reluLayer];

net = addLayers(net,layers);
figure
plot(net)

"conv" および "batchnorm" という名前の層を切り離します。

net = disconnectLayers(net,"conv","batchnorm");

更新されたネットワークをプロットに表示します。

figure
plot(net)

入力引数

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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。

結合元。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。

  • 結合元の層に 1 つの出力がある場合、s は層の名前です。

  • 結合元の層に複数の出力がある場合、s は層の名前で、その後に文字 "/"、さらに層出力の名前が続きます ("layerName/outputName")。

例: "conv"

例: "mpool/indices"

結合先。string スカラーまたは文字ベクトルとして指定します。

  • 結合先の層に 1 つの入力がある場合、d は層の名前です。

  • 結合先の層に複数の入力がある場合、d は層の名前で、その後に文字 "/"、さらに層入力の名前が続きます ("layerName/inputName")。

例: "fc"

例: "add/in1"

出力引数

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更新されたネットワーク。未初期化の dlnetwork オブジェクトとして返されます。

dlnetwork オブジェクトの学習可能なパラメーターを初期化するには、関数 initialize を使用します。

関数 disconnectLayers は量子化情報を保持しません。入力ネットワークが量子化されたネットワークであった場合でも、出力ネットワークに量子化情報は含まれません。

バージョン履歴

R2017b で導入

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