Autoencode​rオブジェクトのON​IX形式への変換につ​いて

MATALB Deep Learing Toolboxで自己符号化器を学習させ,これをONIXフォーマットに変換したいと考えております.
そこで,マニュアルを参考にAutoencoderオブジェクトからnetworkオブジェクトに変換し,exportONNXNetwork() でONNX形式にエクスポートしようとしているのですが,Network argument must be a DAGNetwork or a SeriesNetwork. というエラーが出て,エクスポートできません.AutoencoderオブジェクトをDAGNetwork または SeriesNetwork に変換するにはどうすればよいのでしょうか?

 採用された回答

Naoya
Naoya 2019 年 12 月 24 日

1 投票

Autoencoder オブジェクトにつきましては、SeriesNetwork または DAGNetworkのような深層学習系ではなく、 shallow network 系のオブジェクトの一つとなり、両者間には相互方向の互換性(変換等のメソッドの提供)は残念ながらありません。
現状、オートエンコーダ型のネットワークから直接的に紹介できそうな方法としては、下記例の様に、 trainAutoencoder から生成された Autoencoderオブジェクトからの変換ではなく、 SeriesNetwork オブジェクトとして、オートエンコーダ型ネットワークを作成するという方法になってしまいます。
直接的な例ではありませんが、下記のような Shippingデモが参考になれそうです。
>> web(fullfile(docroot, 'deeplearning/examples/image-to-image-regression-using-deep-learning.html'))

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R2019b

質問済み:

2019 年 12 月 7 日

回答済み:

2019 年 12 月 24 日

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