Exponenta Banner
exponenta event banner

classificationLayer

Classification слой вывода

свернуть все на странице

Слой классификации вычисляет перекрестную энтропийную потерю для проблем классификации мультиклассов со взаимоисключающими классами.

Слой выводит количество классов от выходного размера предыдущего слоя. Например, чтобы задать количество классов K сети, включайте полносвязный слой с выходным размером K и softmax слой перед слоем классификации.

Синтаксис

layer = classificationLayer
layer = classificationLayer(Name,Value)

Описание

layer = classificationLayer создает слой классификации.

пример

layer = classificationLayer(Name,Value) устанавливает дополнительные свойства Name и Classes с помощью пар "имя-значение". Например, classificationLayer('Name','output') создает слой классификации с именем 'output'. Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте слой классификации с именем 'output'.

layer = classificationLayer('Name','output')
layer = 
  ClassificationOutputLayer with properties:

            Name: 'output'
         Classes: 'auto'
      OutputSize: 'auto'

   Hyperparameters
    LossFunction: 'crossentropyex'

Включайте классификацию выходной слой в массив Layer.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  7x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             20 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     5   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     6   ''   Softmax                 softmax
     7   ''   Classification Output   crossentropyex

Входные параметры

свернуть все

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: classificationLayer('Name','output') создает слой классификации с именем 'output'

Имя слоя, заданное как вектор символов или скаляр строки. Чтобы включать слой в график слоя, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете серийную сеть со слоем, и Name установлен в '', то программное обеспечение автоматически присваивает имя к слою в учебное время.

Типы данных: char | string

Классы выходного слоя, заданного как категориальный вектор, массив строк, массив ячеек из символьных векторов или 'auto'. Если Classes является 'auto', то программное обеспечение автоматически устанавливает классы в учебное время. Если вы задаете массив строк или массив ячеек из символьных векторов str, то программное обеспечение устанавливает классы выходного слоя к categorical(str,str). Значением по умолчанию является 'auto'.

Типы данных: char | categorical | string | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Слой Classification, возвращенный как объект ClassificationOutputLayer.

Для получения информации о конкатенирующих слоях, чтобы создать сверточную архитектуру нейронной сети, смотрите Layer.

Больше о

свернуть все

Слой классификации

Слой классификации вычисляет перекрестную энтропийную потерю для проблем классификации мультиклассов со взаимоисключающими классами.

Для типичных сетей классификации слой классификации должен следовать за softmax слоем. В слое классификации trainNetwork принимает значения от функции softmax и присваивает каждый вход одному из K взаимоисключающие классы с помощью перекрестной энтропийной функции для 1 из K кодирование схемы [1]:

потеря=−∑i=1N∑j=1K​tijlnyij,

где N является количеством выборок, K является количеством классов, tij индикатор, что i th выборка принадлежит j th класс, и yij вывод для демонстрационного i для класса j, который в этом случае, значение от функции softmax. Таким образом, это - вероятность, что сеть сопоставляет i th вход с классом j.

Ссылки

[1] Епископ, C. M. Распознавание образов и машинное обучение. Спрингер, Нью-Йорк, Нью-Йорк, 2006.

Смотрите также

| |

Темы

Введенный в R2016a

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка