Задайте архитектуру сверточной нейронной сети для классификации с одним сверточным слоем, слоем ReLU и полносвязным слоем.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 3])
    convolution2dLayer([5 5],10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]

layers = 
  6x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             10 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     5   ''   Softmax                 softmax
     6   ''   Classification Output   crossentropyex

layers Layer объект.

В качестве альтернативы можно создать слои индивидуально и затем конкатенировать их.

input = imageInputLayer([28 28 3]);
conv = convolution2dLayer([5 5],10);
relu = reluLayer;
fc = fullyConnectedLayer(10);
sm = softmaxLayer;
co = classificationLayer;

layers = [ ...
    input
    conv
    relu
    fc
    sm
    co]

layers = 
  6x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             10 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     5   ''   Softmax                 softmax
     6   ''   Classification Output   crossentropyex

Задайте архитектуру сверточной нейронной сети для классификации с одним сверточным слоем, слоем ReLU и полносвязным слоем.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 3])
    convolution2dLayer([5 5],10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Отобразите входной слой изображений путем выбора первого слоя.

layers(1)

ans = 
  ImageInputLayer with properties:

                      Name: ''
                 InputSize: [28 28 3]

   Hyperparameters
          DataAugmentation: 'none'
             Normalization: 'zerocenter'
    NormalizationDimension: 'auto'
                      Mean: []

Просмотрите входной размер входного слоя изображений.

layers(1).InputSize

ans = 1×3

    28    28     3

Отобразите шаг для сверточного слоя.

layers(2).Stride

ans = 1×2

     1     1

Доступ к смещению изучает фактор уровня для полносвязного слоя.

layers(4).BiasLearnRateFactor

ans = 1

Создайте простую сеть направленного графа без петель (DAG) для глубокого обучения. Обучите сеть, чтобы классифицировать изображения цифр. Простая сеть в этом примере состоит из:

Создайте основную ветвь сети как массив слоя. Слой сложения суммирует несколько поэлементных входных параметров. Задайте количество входных параметров для слоя сложения, чтобы суммировать. Все слои должны иметь имена, и все имена должны быть уникальными.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')
    
    convolution2dLayer(5,16,'Padding','same','Name','conv_1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_1')
    reluLayer('Name','relu_1')
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Stride',2,'Name','conv_2')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_2')
    reluLayer('Name','relu_2')
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv_3')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_3')
    reluLayer('Name','relu_3')
    
    additionLayer(2,'Name','add')
    
    averagePooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','avpool')
    fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classOutput')];

Создайте график слоев из массива слоя. layerGraph подключения все слои в layers последовательно. Постройте график слоев.

lgraph = layerGraph(layers);
figure
plot(lgraph)

Создайте сверточный слой 1 на 1 и добавьте его в график слоев. Задайте количество сверточных фильтров и шага так, чтобы размер активации совпадал с размером активации 'relu_3' слой. Это расположение позволяет слою сложения добавить выходные параметры 'skipConv' и 'relu_3' слои. Чтобы проверять, что слой находится в графике, постройте график слоев.

skipConv = convolution2dLayer(1,32,'Stride',2,'Name','skipConv');
lgraph = addLayers(lgraph,skipConv);
figure
plot(lgraph)

Создайте связь ярлыка из 'relu_1' слой к 'add' слой. Поскольку вы задали два как количество входных параметров к слою сложения, когда вы создали его, слой имеет два входных параметров под названием 'in1' и 'in2'. 'relu_3' слой уже соединяется с 'in1' входной параметр. Соедините 'relu_1' слой к 'skipConv' слой и 'skipConv' слой к 'in2' вход 'add' слой. Слой сложения теперь суммирует выходные параметры 'relu_3' и 'skipConv' слои. Чтобы проверять, что слои соединяются правильно, постройте график слоев.

lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','skipConv');
lgraph = connectLayers(lgraph,'skipConv','add/in2');
figure
plot(lgraph);

Загрузите данные об обучении и валидации, которые состоят из 28 28 полутоновых изображений цифр.

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;
[XValidation,YValidation] = digitTest4DArrayData;

Задайте опции обучения и обучите сеть. trainNetwork подтверждает сеть с помощью данных о валидации каждый ValidationFrequency итерации.

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',8, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);

Отобразите свойства обучившего сеть. Сетью является DAGNetwork объект.

net

net = 
  DAGNetwork with properties:

         Layers: [16×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [16×2 table]

Классифицируйте изображения валидации и вычислите точность. Сеть очень точна.

YPredicted = classify(net,XValidation);
accuracy = mean(YPredicted == YValidation)

accuracy = 0.9968