disconnectLayers
ニューラル ネットワークの層の切り離し
説明
は、結合元の層 netUpdated
= disconnectLayers(net
,s
,d
)s
を dlnetwork
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、s
と d
の結合は除外されます。
例
ニューラル ネットワークの層の切り離し
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
net
— ニューラル ネットワーク
dlnetwork
オブジェクト
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。
s
— 結合元
string スカラー | 文字ベクトル
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"
d
— 結合先
string スカラー | 文字ベクトル
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
netUpdated
— 更新されたネットワーク
dlnetwork
オブジェクト
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R2024a: LayerGraph
オブジェクトは非推奨
R2024a 以降、LayerGraph
オブジェクトは非推奨となりました。代わりに、dlnetwork
オブジェクトを使用してください。この推奨により、、LayerGraph
を入力する次の構文も非推奨となります。
lgraphUpdated = disconnectLayers(lgraph,s,d)
LayerGraph
オブジェクトをサポートするほとんどの関数は、dlnetwork
オブジェクトもサポートします。LayerGraph
オブジェクトの代表的な使用法と、代わりにオブジェクト関数 dlnetwork
を使用するためのコードの更新方法を、次の表に示します。
非推奨 | 推奨 |
---|---|
lgraph = layerGraph; | net = dlnetwork; |
lgraph = layerGraph(layers); | net = dlnetwork(layers,Initialize=false); |
lgraph = layerGraph(net); | net = dag2dlnetwork(net); |
lgraph = addLayers(lgraph,layers); | net = addLayers(net,layers); |
lgraph = removeLayers(lgraph,layerNames); | net = removeLayers(net,layerNames); |
lgraph = replaceLayer(lgraph,layerName,layers); | net = replaceLayer(net,layerName,layers); |
lgraph = connectLayers(lgraph,s,d); | net = connectLayers(net,s,d); |
lgraph = disconnectLayers(lgraph,s,d); | net = disconnectLayers(net,s,d); |
plot(lgraph); | plot(net); |
dlnetwork
オブジェクトとして指定されたニューラル ネットワークに学習させるには、関数 trainnet
を使用します。
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