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。
LayerGraph
オブジェクトのサポートを削除する予定はありません。ただし、dlnetwork
オブジェクトには次の利点があるため、代わりにこのオブジェクトを使うことを推奨します。
dlnetwork
オブジェクトは、ネットワークの構築、予測、組み込み学習、可視化、圧縮、検証、およびカスタム学習ループをサポートする統合されたデータ型です。
dlnetwork
オブジェクトは、ユーザーが作成したり外部のプラットフォームからインポートしたりできる、さまざまなネットワーク アーキテクチャをサポートしています。
関数 trainnet
は dlnetwork
オブジェクトをサポートしているため、損失関数を簡単に指定できます。組み込みの損失関数を選択するか、カスタム損失関数を指定できます。
dlnetwork
オブジェクトを使用した学習と予測は、通常、LayerGraph
と trainNetwork
を使用したワークフローよりも高速です。
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。
LayerGraph
オブジェクトでは、出力層を使用する代わりに、関数 trainnet
の損失関数の引数を使用して損失関数を指定してください。