setLearnRateFactor

Установите изучают фактор уровня настраиваемого параметра слоя

свернуть все на странице

Синтаксис

layer = setLearnRateFactor(layer,parameterName,factor)

Описание

пример

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

Для встроенных слоев можно установиться изучить коэффициент уровня непосредственно при помощи соответствующего свойства. Например, для convolution2dLayer слой, синтаксис layer = setLearnRateFactor(layer,'Weights',factor) эквивалентно layer.WeightLearnRateFactor = factor.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Установите и получите фактор скорости обучения настраиваемого 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];

Установитесь изучить коэффициент уровня 'Alpha' настраиваемый 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 в виде скалярного Layer объект.

Название параметра в виде вектора символов или строкового скаляра.

Фактор скорости обучения для параметра в виде неотрицательного скаляра.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить скорость обучения для заданного параметра. Например, если factor 2, затем скорость обучения для заданного параметра является дважды текущей глобальной скоростью обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Пример 2

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2017b

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