Exponenta Banner
exponenta event banner

setL2Factor

Установите фактор регуляризации L2 слоя learnable параметр

свернуть все на странице

Синтаксис

layer = setL2Factor(layer,parameterName,factor)

Описание

пример

layer = setL2Factor(layer,parameterName,factor) устанавливает фактор регуляризации L2 параметра с именем parameterName в layer к factor.

Для встроенных слоев можно установить фактор регуляризации L2 непосредственно при помощи соответствующего свойства. Например, для слоя convolution2dLayer, синтаксис layer = setL2Factor(layer,'Weights',factor) эквивалентен layer.WeightL2Factor = factor.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Установите и получите фактор регуляризации L2 learnable параметра слоя.

Задайте пользовательский слой PReLU. Чтобы создать этот слой, сохраните файл preluLayer.m в текущей папке.

Создайте массив слоя включая пользовательский слой preluLayer.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    batchNormalizationLayer
    preluLayer(20,'prelu')
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Установите фактор регуляризации L2 'Alpha' learnable параметр preluLayer к 2. 

layers(4) = setL2Factor(layers(4),'Alpha',2);

Просмотрите обновленный фактор регуляризации L2.

factor = getL2Factor(layers(4),'Alpha')
factor = 2

Входные параметры

свернуть все

Введите слой, заданный как скалярный объект Layer.

Название параметра, заданное как вектор символов.

Пример: 'Alpha'

Типы данных: char

Фактор регуляризации L2 для параметра, заданного как неотрицательный скаляр.

Программное обеспечение умножает этот фактор с глобальным фактором регуляризации L2, чтобы определить фактор регуляризации L2 для заданного параметра. Например, если factor равняется 2, то регуляризация L2 для заданного параметра является дважды глобальным фактором регуляризации L2. Можно задать глобальный фактор регуляризации L2 использование функции trainingOptions.

Пример 2

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка