setLearnRateFactor

Установите изучают фактор уровня слоя learnable параметр

свернуть все на странице

Синтаксис

layer = setLearnRateFactor(layer,parameterName,factor)

Описание

пример

layer = setLearnRateFactor(layer,parameterName,factor) устанавливает изучить фактор уровня параметра с именем parameterName в layer к factor.

Для встроенных слоев можно установить изучить фактор уровня непосредственно при помощи соответствующего свойства. Например, для слоя convolution2dLayer, синтаксис layer = setLearnRateFactor(layer,'Weights',factor) эквивалентен layer.WeightLearnRateFactor = factor.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Установите и получите фактор темпа обучения learnable параметра пользовательского слоя PReLU.

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 изучить фактор уровня 'Alpha' learnable параметр preluLayer к 2.

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

Представление обновленный изучает фактор уровня.

factor = getLearnRateFactor(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 темпа обучения для параметра, заданного как неотрицательный скаляр.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный темп обучения, чтобы определить темп обучения для заданного параметра. Например, если factor равняется 2, то темп обучения для заданного параметра является дважды текущим глобальным темпом обучения. Программное обеспечение определяет глобальный темп обучения на основе настроек, заданных с функцией trainingOptions.

Пример 2

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте