Высота и ширина фильтров, заданных как вектор двух положительных целых чисел [h w], где h высота и w ширина. FilterSize задает размер локальных областей, с которыми нейроны соединяются во входе.

Если вы устанавливаете FilterSize с помощью входного параметра затем можно задать FilterSize как скаляр, чтобы использовать то же значение в обеих размерностях.

Пример: [5 5] задает фильтры высоты 5 и ширина 5.

Количество фильтров, заданных как положительное целое число. Этот номер соответствует количеству нейронов в сверточном слое, которые соединяются с той же областью во входе. Этот параметр определяет количество каналов (карты функции) в выходе сверточного слоя.

Пример: 96

Размер шага для того, чтобы пересечь вход вертикально и горизонтально, заданный как векторный [a b] из двух положительных целых чисел, где a вертикальный размер шага и b горизонтальный размер шага. При создании слоя можно задать Stride как скаляр, чтобы использовать то же значение в обоих размерах шага.

Пример: [2 3] задает вертикальный размер шага 2 и горизонтальный размер шага 3.

Метод, чтобы определить размер обрезки, заданный как 'manual' или то же самое.

Программное обеспечение автоматически устанавливает значение CroppingMode на основе 'Cropping' значение вы задаете при создании слоя.

Чтобы задать размер обрезки, используйте 'Cropping' опция transposedConv2dLayer.

Выведите сокращение размера, заданное как вектор четырех неотрицательных целых чисел [t b l r], где tBLR суммы должны обрезать от верхней части, нижней части, оставленной, и право, соответственно.

Чтобы задать размер обрезки вручную, используйте 'Cropping' опция transposedConv2dLayer.

Пример: [0 1 0 1]

Выведите сокращение размера, заданное как вектор двух неотрицательных целых чисел [a b], где a соответствует обрезке от верха и низа и b соответствует обрезке слева и праву.

Чтобы задать размер обрезки вручную, используйте 'Cropping' опция transposedConv2dLayer.

Пример: [0 1]

Количество каналов для каждого фильтра, заданного как 'NumChannels'и 'auto' или целое число.

Этот параметр должен быть равен количеству каналов входа к этому сверточному слою. Например, если вход является цветным изображением, то количество каналов для входа должно быть 3. Если количество фильтров для сверточного слоя до текущего слоя равняется 16, то количество каналов для этого слоя должно быть 16.

Функция, чтобы инициализировать веса, заданные как одно из следующего:

Слой только инициализирует веса когда Weights свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Функция, чтобы инициализировать смещение, заданное как одно из следующего:

Слой только инициализирует смещение когда Bias свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Веса слоя для сверточного слоя, заданного как FilterSize(1)- FilterSize(2)- NumFilters- NumChannels массив.

Веса слоя являются learnable параметрами. Можно задать начальное значение для весов непосредственно с помощью Weights свойство слоя. При обучении сети, если Weights свойство слоя непусто, затем trainNetwork использует Weights свойство как начальное значение. Если Weights свойство пусто, затем trainNetwork использует инициализатор, заданный WeightsInitializer свойство слоя.

Типы данных: single | double

Слой смещает для сверточного слоя, заданного как числовой массив.

Смещения слоя являются learnable параметрами. При обучении сети, если Bias непусто, затем trainNetwork использует Bias свойство как начальное значение. Если Bias пусто, затем trainNetwork использует инициализатор, заданный BiasInitializer.

В учебное время, Bias 1 1 NumFilters массив.

Типы данных: single | double

Фактор темпа обучения для весов, заданных как неотрицательный скаляр.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный темп обучения, чтобы определить темп обучения для весов в этом слое. Например, если WeightLearnRateFactor 2, затем темп обучения для весов в этом слое является дважды текущим глобальным темпом обучения. Программное обеспечение определяет глобальный темп обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Пример 2

Фактор темпа обучения для смещений, заданных как неотрицательный скаляр.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный темп обучения, чтобы определить темп обучения для смещений в этом слое. Например, если BiasLearnRateFactor 2, затем темп обучения для смещений в слое является дважды текущим глобальным темпом обучения. Программное обеспечение определяет глобальный темп обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Пример 2

Фактор регуляризации L2 для весов, заданных как неотрицательный скаляр.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный фактор регуляризации L2, чтобы определить регуляризацию L2 для весов в этом слое. Например, если WeightL2Factor 2, затем регуляризация L2 для весов в этом слое является дважды глобальным фактором регуляризации L2. Можно задать глобальный фактор регуляризации L2 использование trainingOptions функция.

Пример 2

Фактор регуляризации L2 для смещений, заданных как неотрицательный скаляр.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный фактор регуляризации L2, чтобы определить регуляризацию L2 для смещений в этом слое. Например, если BiasL2Factor 2, затем регуляризация L2 для смещений в этом слое является дважды глобальным фактором регуляризации L2. Можно задать глобальный фактор регуляризации L2 использование trainingOptions функция.

Пример 2

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 '', затем программное обеспечение автоматически присваивает имя к слою в учебное время.

Типы данных: char | string

Количество входных параметров слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: double

Введите имена слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: cell

Количество выходных параметров слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: double

Выведите имена слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: cell