Exponenta Banner

setL2Factor

Установитесь коэффициент регуляризации L2 слоя learnable параметр

свернуть все на странице

Синтаксис

layer = setL2Factor(layer,parameterName,factor)

Описание

пример

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

Для встроенных слоев можно установиться коэффициент регуляризации L2 непосредственно при помощи соответствующего свойства. Например, для convolution2dLayer слой, синтаксис layer = setL2Factor(layer,'Weights',factor) эквивалентно 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];

Установитесь коэффициент 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 Layer объект.

Название параметра, заданное как вектор символов или скаляр строки.

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 2, затем регуляризация L2 для заданного параметра является дважды глобальным фактором регуляризации L2. Можно задать глобальный фактор регуляризации L2 использование trainingOptions функция.

Пример 2

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2017b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка