removeLayers

ニューラル ネットワークからの層の削除

構文

netUpdated = removeLayers(net,layerNames)

説明

netUpdated = removeLayers(net,layerNames) は、layerNames によって指定された層を dlnetwork オブジェクト net から削除します。この関数は、削除された層への結合も削除します。

例

ニューラル ネットワークからの層の削除

シンプルなニューラル ネットワークを作成し、そのネットワークを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)

"batchnorm" という名前の層とその結合を削除します。更新されたネットワークをプロットに表示します。

net = removeLayers(net,"batchnorm");
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。

layerNames — 削除する層の名前

文字ベクトル | 文字ベクトルの cell 配列 | string 配列

削除する層の名前。文字ベクトル、文字ベクトルの cell 配列、または string 配列として指定します。

ネットワークから 1 つの層を削除するには、層の名前を指定します。

複数の層を削除するには、string 配列または文字ベクトルの cell 配列で層の名前を指定します。このとき、配列の各要素に層の名前を格納します。

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 removeLayers 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 = removeLayers(lgraph,layerNames)

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。

参考

trainnet | trainingOptions | dlnetwork | addLayers | replaceLayer | connectLayers | disconnectLayers | plot | dlnetwork

トピック

• 新しいイメージを分類するためのニューラル ネットワークの再学習
• 深層学習を使用したビデオの分類