Высота, ширина и глубина фильтров в виде векторного [h w d] из трех положительных целых чисел, где h высота, w ширина и d глубина. FilterSize задает размер локальных областей, с которыми нейроны соединяются во входе.

При создании слоя можно задать FilterSize как скаляр, чтобы использовать то же значение для высоты, ширины и глубины.

Пример: [5 5 5] задает фильтры с высотой, шириной и глубиной 5.

Количество фильтров в виде положительного целого числа. 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 в трех измерениях в виде векторного [a b c] из трех положительных целых чисел, где a вертикальный размер шага, b горизонтальный размер шага и c размер шага вдоль глубины. При создании слоя можно задать Stride как скаляр, чтобы использовать то же значение для размеров шага во всех трех направлениях.

Пример: [2 3 1] задает вертикальный размер шага 2, горизонтальный размер шага 3 и размер шага вдоль глубины 1.

Метод, чтобы определить размер обрезки в виде 'manual' или 'same'.

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

Чтобы задать размер обрезки, используйте 'Cropping' опция transposedConv3dLayer.

Выведите сокращение размера в виде матрицы неотрицательных целых чисел [t l f; b r bk]TLFBR, bk суммы должны обрезать от верхней части, оставленной, передняя сторона, нижняя часть, право и задняя часть входа, соответственно.

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

Пример: [0 1 0 1 0 1]

Количество каналов для каждого фильтра, заданного '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 в виде одного из следующего:

Слой только инициализирует веса когда Weights свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Функция, чтобы инициализировать смещение в виде одного из следующего:

Слой только инициализирует смещение когда Bias свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Веса слоя для транспонированного сверточного слоя в виде числового массива.

Веса слоя являются настраиваемыми 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.

В учебное время, Weights FilterSize(1)- FilterSize(2)- FilterSize(3)- NumFilters- NumChannels массив.

Типы данных: single | double

Слой смещает для транспонированного сверточного слоя в виде числового массива.

Смещения слоя являются настраиваемыми 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 1 NumFilters массив.

Типы данных: single | double

Фактор скорости обучения для весов в виде неотрицательного скаляра.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить скорость обучения для весов в этом слое. Например, если WeightLearnRateFactor 2, затем скорость обучения для весов в этом слое является дважды текущей глобальной скоростью обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Пример 2

Фактор скорости обучения для смещений в виде неотрицательного скаляра.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить скорость обучения для смещений в этом слое. Например, если BiasLearnRateFactor 2, затем скорость обучения для смещений в слое является дважды текущей глобальной скоростью обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, заданных с trainingOptions функция.

Пример 2

Фактор регуляризации L2 для весов в виде неотрицательного скаляра.

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 в виде неотрицательного скаляра.

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 в виде вектора символов или строкового скаляра. Чтобы включать слой в график слоев, 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