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SeriesNetwork

Rete in serie per il Deep Learning (non consigliata)

Gli oggetti SeriesNetwork non sono consigliati. Utilizzare invece gli oggetti dlnetwork. Per ulteriori informazioni, vedere Storico della versione.

Descrizione

Una rete in serie è una rete neurale per il Deep Learning i cui livelli sono disposti uno dopo l’altro. Ha un singolo livello di input e un singolo livello di output.

Creazione

Esistono diversi modi per creare un oggetto SeriesNetwork:

• Caricare una rete preaddestrata, utilizzando ad esempio alexnet, darknet19, vgg16 o vgg19.

• Addestrare o perfezionare una rete utilizzando trainNetwork. Per un esempio, vedere Addestramento della rete per la classificazione di immagini.

• Assemblare una rete Deep Learning da livelli preaddestrati utilizzando la funzione assembleNetwork.

Nota

Per scoprire altre reti preaddestrate, come googlenet e resnet50, vedere Reti neurali profonde preaddestrate.

Proprietà

Layers — Livelli di rete

Sola lettura: array di Layer

proprietà è di sola lettura.

Livelli di rete, specificati come un array di Layer.

InputNames — Nomi dei livelli di input

Sola lettura: array di celle dei vettori di carattere

proprietà è di sola lettura.

Nomi dei livelli di input, specificati come array di celle dei vettori di carattere.

Tipi di dati: cell

OutputNames — Nomi dei livelli di output

Sola lettura: array di celle

proprietà è di sola lettura.

Nomi dei livelli di output della rete, specificati come array di celle dei vettori di carattere.

Tipi di dati: cell

Funzioni oggetto

activations	(Not recommended) Compute deep learning network layer activations
classify	(Not recommended) Classify data using trained deep learning neural network
predict	(Not recommended) Predict responses using trained deep learning neural network
predictAndUpdateState	(Not recommended) Predict responses using a trained recurrent neural network and update the network state
classifyAndUpdateState	(Not recommended) Classify data using a trained recurrent neural network and update the network state
resetState	Reset state parameters of neural network
plot	Tracciare l'architettura della rete neurale

Esempi

Addestramento della rete per la classificazione di immagini

Addestrare la rete per la classificazione di immagini.

Caricare i dati come un oggetto ImageDatastore.

digitDatasetPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','nnet', ...
    'nndemos','nndatasets','DigitDataset');
imds = imageDatastore(digitDatasetPath, ...
    'IncludeSubfolders',true, ...
    'LabelSource','foldernames');

Il datastore contiene 10.000 immagini sintetiche di cifre da 0 a 9. Le immagini sono generate applicando trasformazioni casuali a immagini di cifre create con diversi font. L'immagine di ogni cifra è di 28x28 pixel. Il datastore contiene lo stesso numero di immagini per categoria.

Visualizzare alcune delle immagini presenti nel datastore.

figure
numImages = 10000;
perm = randperm(numImages,20);
for i = 1:20
    subplot(4,5,i);
    imshow(imds.Files{perm(i)});
    drawnow;
end

Dividere il datastore in modo che ogni categoria del set di addestramento abbia 750 immagini e il set di prova contenga le immagini rimanenti di ciascuna etichetta.

numTrainingFiles = 750;
[imdsTrain,imdsTest] = splitEachLabel(imds,numTrainingFiles, ...
    'randomize');

splitEachLabel divide i file immagine in digitData in due nuovi datastore imdsTrain e imdsTest.

Definire l’architettura della rete neurale convoluzionale.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Impostare le opzioni sulle impostazioni predefinite per la discesa stocastica del gradiente con momento. Impostare il numero massimo di epoche a 20 e avviare l'addestramento con una velocità di apprendimento iniziale di 0,0001.

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',20,...
    'InitialLearnRate',1e-4, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');

Addestrare la rete.

net = trainNetwork(imdsTrain,layers,options);

Eseguire la rete addestrata sul set di prova che non è stato utilizzato per addestrare la rete, e prevedere le etichette delle immagini (cifre).

YPred = classify(net,imdsTest);
YTest = imdsTest.Labels;

Calcolare la precisione. L'accuratezza è il rapporto tra il numero di etichette vere nei dati di prova che corrispondono alle classificazioni di classify e il numero di immagini nei dati di prova.

accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

accuracy = 0.9416

Funzionalità estese

Generazione di codice C/C++

Genera codice C e C++ con MATLAB® Coder™.

Note sull’utilizzo e sulle limitazioni:

• Sono supportate solo le funzioni oggetto activations, classify, predict, predictAndUpdateState, classifyAndUpdateState e resetState.

Generazione di codice GPU

Genera codice CUDA® per GPU NVIDIA® con GPU Coder™.

Note sull’utilizzo e sulle limitazioni:

• Sono supportate solo le funzioni oggetto activations, classify, predict, predictAndUpdateState, classifyAndUpdateState e resetState.

Cronologia versioni

Introdotto in R2016a

R2024a: Non consigliato

A partire dalla release R2024a, non è più consigliato utilizzare gli oggetti SeriesNetwork, utilizzare invece gli oggetti dlnetwork.

Non è prevista la sospensione dell'assistenza per gli oggetti SeriesNetwork. Comunque, gli oggetti dlnetwork presentano questi vantaggi e sono quindi consigliati in sostituzione:

• Gli oggetti dlnetwork sono un tipo di dati unificato che supporta la costruzione di reti, la previsione, l'addestramento integrato, la visualizzazione, la compressione, la verifica e i loop di addestramento personalizzati.

• Gli oggetti dlnetwork supportano una gamma più ampia di architetture di rete che è possibile creare o importare da piattaforme esterne.

• La funzione trainnet supporta gli oggetti dlnetwork che consentono di specificare le funzioni di perdita con facilità. È possibile scegliere tra le funzioni di perdita integrate o specificare una funzione di perdita personalizzata.

• L'addestramento e la previsione con gli oggetti dlnetwork è generalmente più veloce dei workflow LayerGraph e trainNetwork.

Per convertire un oggetto addestrato SeriesNetwork in un oggetto dlnetwork, utilizzare la funzione dag2dlnetwork.

Questa tabella mostra alcuni usi tipici degli oggetti SeriesNetwork e come aggiornare il codice per utilizzare invece le funzioni degli oggetti dlnetwork.

Non consigliato	Consigliato
Y = predict(net,X);	Y = minibatchpredict(net,X);
Y = classify(net,X);	scores = minibatchpredict(net,X); Y = scores2label(scores,classNames);
Y = activations(net,X,layerName);	Y = predict(net,X,Outputs=layerName);
[net,Y] = predictAndUpdateState(net,X);	[Y,state] = predict(net,X); net.State = state;
[net,Y] = classifyAndUpdateState(net,X);	[scores,state] = predict(net,X); Y = scores2label(scores,classNames); net.State = state;

Vedi anche

dlnetwork | imagePretrainedNetwork | trainingOptions | trainnet | minibatchpredict | scores2label | dag2dlnetwork | predict | analyzeNetwork | plot

Argomenti

• Creazione di una rete neurale semplice di Deep Learning per la classificazione
• Addestramento della rete neurale convoluzionale per la regressione
• Classificazione di sequenze utilizzando il Deep Learning
• Deep Learning in MATLAB
• Define Custom Deep Learning Layers
• Reti neurali con memoria a breve e lungo termine