Predict

Предскажите ответы с помощью обученной глубокой нейронной сети

  • Библиотека:
  • Deep Learning Toolbox / Глубокие нейронные сети

  • Predict block

Описание

Блок Predict предсказывает ответы для данных во входе при помощи обучившего сеть, заданного через параметры блоков. Этот блок позволяет загружать предварительно обученной сети в модель Simulink® из MAT-файла или из функции MATLAB®.

Примечание

Блок Predict не поддерживает dlnetwork объект.

Порты

Входной параметр

развернуть все

Входные порты блока Predict берут имена входных слоев сети, которая загрузила. Например, если вы задаете googlenet для MATLAB function, затем входной порт блока Predict помечен data. На основе загруженной сети вход с предсказать блоком может быть изображением, последовательностью или данными временных рядов.

Формат входа зависит от типа данных.

ДанныеФормат предикторов
2D изображенияh-by-w-by-c-by-N числовой массив, где h, w и c являются высотой, шириной, и количеством каналов изображений, соответственно, и N, является количеством изображений.
Векторная последовательностьc-by-s матрицы, где c является количеством функций последовательностей и s, является длиной последовательности.
2D последовательности изображенийh-by-w-by-c-by-s массивы, где h, w и c соответствуют высоте, ширине, и количеству каналов изображений, соответственно, и s, является длиной последовательности.

Если массив содержит NaNs, затем они распространены через сеть.

Вывод

развернуть все

Выходной порт блока Predict берет имена выходных слоев загруженной сети. Например, если вы задаете googlenet для MATLAB function, затем выходной порт блока Predict помечен output. На основе загруженной сети выход блока Predict может представлять предсказанные баллы или ответы.

Предсказанные баллы или ответы, возвращенные как N-by-K массив, где N является количеством наблюдений и K, являются количеством классов.

Если вы включаете Activations для слоя сети блок Predict создает новый выходной порт с именем выбранного слоя сети. Это выходы порта активации от выбранного слоя сети.

Активации от слоя сети возвращены как числовой массив. Формат выхода зависит от типа входных данных и типа слоя выход.

Для 2D изображения выход активациями является h-by-w-by-c-by-n массив, где h, w и c являются высотой, шириной и количеством каналов для выхода выбранного слоя, соответственно, и n является количеством изображений.

В течение одного такта, содержащего векторные данные, активациями является c-by-n матрица, где n является количеством последовательностей, и c является количеством функций в последовательности.

В течение одного такта, содержащего 2D данные изображения, активациями является h-by-w-by-c-by-n массив, где n является количеством последовательностей, h, w, и c является высотой, шириной и количеством каналов изображений, соответственно.

Параметры

развернуть все

Задайте источник для обучившего сеть. Выберите одно из следующего:

  • Network from MAT-file— Импортируйте обучивший сеть из MAT-файла, содержащего SeriesNetwork или DAGNetwork объект.

  • Network from MATLAB function— Импортируйте предварительно обученную сеть из функции MATLAB. Например, при помощи googlenet функция.

Этот параметр задает имя MAT-файла, который содержит обученную нейронную сеть для глубокого обучения, чтобы загрузить. Если файл не находится на пути MATLAB, используйте кнопку Browse, чтобы определить местоположение файла.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите параметр Network на Network from MAT-file.

Этот параметр задает имя функции MATLAB для предварительно обученной нейронной сети для глубокого обучения. Например, использовать googlenet функционируйте, чтобы импортировать предварительно обученную модель GoogLeNet.

Зависимости

Чтобы включить этот параметр, установите параметр Network на Network from MATLAB function.

Размер мини-пакетов, чтобы использовать для предсказания в виде положительного целого числа. Большие мини-пакетные размеры требуют большей памяти, но могут привести к более быстрым предсказаниям.

Включите выходные порты, которые возвращают предсказанные баллы или ответы.

Используйте список Activations, чтобы выбрать слой, чтобы извлечь функции из. Выделенные слои появляются как выходной порт блока Predict.

Расширенные возможности

Смотрите также

Введенный в R2020b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте