deeplabv3p​lusでWeight​sをNoneとする方​法をどのように実現で​きますか？

deeplabv3plusを使用してセグメンテーションネットワークを構築する際、ResNet18をバックボーンとして指定し、ネットワーク内の重み（Weights）とバイアス（Bias）をNone（空）に初期化したいです。どのような手順で実現できますか？MATLABコード例もあれば教えてください。

Answer 1

[MathWorks Support Team]

deeplabv3plusでResNet18をバックボーンに用いる場合、ネットワークはdlnetworkオブジェクトとして取得されます。重みやバイアスなどの学習可能パラメータは、Learnablesというテーブルにまとめられています。

これらの値をNone（空）にしたい場合は、Learnablesテーブル内の"Weight"または"Bias"に該当する値を空行列[]に書き換えます。

以下のMATLABコード例のように、forループで該当パラメータを空に設定し、ネットワークに再度代入してください。

net = deeplabv3plus([224 224],5,"resnet18");
learnables = net.Learnables;

for n = 1:size(learnables,1)
  if learnables.Parameter(n) == "Weights" | learnables.Parameter(n) == "Bias"
    learnables.Value{n} = [];
  end
end
net.Learnables = learnables;