График слоев сети для глубокого обучения
График слоев задает архитектуру нейронной сети для глубокого обучения с более комплексной структурой графика, в которой слои могут иметь входные параметры от нескольких слоев и выходных параметров к нескольким слоям. Сети с этой структурой называются сетями направленного графа без петель (DAG). После того, как вы создаете layerGraph
объект, можно использовать объектные функции, чтобы построить график и изменить его путем добавления, удаляя, соединяясь и отключая слои. Чтобы обучить сеть, используйте график слоев в качестве layers
входной параметр к trainNetwork
.
создает пустой график слоев, который не содержит слоев. Можно добавить слои в пустой график при помощи lgraph
= layerGraphaddLayers
функция.
создает график слоев из массива слоев сети и устанавливает lgraph
= layerGraph(layers
)Layers
свойство. Слои в lgraph
соединяются в том же последовательном порядке как в layers
. Все слои должны иметь уникальные, непустые имена.
извлекает график слоев lgraph
= layerGraph(dagNet
)DAGNetwork
. Например, можно извлечь график слоев предварительно обученной сети, чтобы использовать обучение с переносом.
извлекает график слоев lgraph
= layerGraph(dlnet
)dlnetwork
. Используйте этот синтаксис, чтобы использовать dlnetwork
с trainNetwork
функция или Deep Network Designer.
addLayers | Добавьте слои в график слоев |
removeLayers | Удалите слои из графика слоев |
replaceLayer | Замените слой в графике слоев |
connectLayers | Соедините слои в графике слоев |
disconnectLayers | Отключите слои в графике слоев |
plot | Постройте график слоев нейронной сети |
Графики слоев не могут задать архитектуру сетей долгой краткосрочной памяти (LSTM). Для получения дополнительной информации о том, как создать сеть LSTM, смотрите Длинные Краткосрочные Сети Памяти.
additionLayer
| addLayers
| analyzeNetwork
| assembleNetwork
| connectLayers
| DAGNetwork
| Deep Network Designer | depthConcatenationLayer
| disconnectLayers
| googlenet
| inceptionresnetv2
| inceptionv3
| plot
| removeLayers
| replaceLayer
| resnet101
| resnet18
| resnet50
| squeezenet
| trainNetwork