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Layer

Livello di rete per il Deep Learning

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Descrizione

Livelli che definiscono l'architettura delle reti neurali per il Deep Learning.

Creazione

Per un elenco dei livelli di Deep Learning in MATLAB®, vedere List of Deep Learning Layers. Per specificare l'architettura di una rete neurale con tutti i livelli collegati in sequenza, creare direttamente un array di livelli. Per specificare l'architettura di una rete in cui i livelli possono avere più input o più output, utilizzare un oggetto dlnetwork.

In alternativa, è possibile importare i livelli da Caffe, Keras e ONNX utilizzando rispettivamente importCaffeLayers, importKerasLayers e importONNXLayers.

Per apprendere come creare livelli personalizzati, vedere Define Custom Deep Learning Layers.

Esempi

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Definire un'architettura di rete neurale convoluzionale per la classificazione con un livello convoluzionale, un livello ReLU e un livello completamente connesso.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 3])
    convolution2dLayer([5 5],10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  6x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution         10 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     5   ''   Softmax                 softmax
     6   ''   Classification Output   crossentropyex

layers è un oggetto Layer.

In alternativa, è possibile creare i livelli singolarmente e poi concatenarli. 

input = imageInputLayer([28 28 3]);
conv = convolution2dLayer([5 5],10);
relu = reluLayer;
fc = fullyConnectedLayer(10);
sm = softmaxLayer;
co = classificationLayer;

layers = [ ...
    input
    conv
    relu
    fc
    sm
    co]
layers = 
  6x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution         10 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     5   ''   Softmax                 softmax
     6   ''   Classification Output   crossentropyex
Apri live script

Definire un'architettura di rete neurale convoluzionale per la classificazione con un livello convoluzionale, un livello ReLU e un livello completamente connesso.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 3])
    convolution2dLayer([5 5],10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer];

Visualizzare il livello di input dell'immagine selezionando il primo livello.

layers(1)
ans = 
  ImageInputLayer with properties:

                      Name: ''
                 InputSize: [28 28 3]
        SplitComplexInputs: 0

   Hyperparameters
          DataAugmentation: 'none'
             Normalization: 'zerocenter'
    NormalizationDimension: 'auto'
                      Mean: []

Visualizzare le dimensioni di input del livello di input dell'immagine.

layers(1).InputSize
ans = 1×3

    28    28     3

Visualizzare il passo per il livello convoluzionale.

layers(2).Stride
ans = 1×2

     1     1

Accedere al fattore della velocità di apprendimento del livello completamente connesso.

layers(4).BiasLearnRateFactor
ans = 1

Cronologia versioni

Introdotto in R2016a

Vedi anche

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