Exponenta Banner
exponenta event banner

sigmoidLayer

Сигмоидный слой

развернуть все на странице

Описание

Сигмоидальный слой применяет сигмоидальную функцию к входу таким образом, что выход ограничен в интервале (0,1).

Совет

Чтобы использовать слой sigmoid для проблем с двоичной или многозначной классификацией, создайте пользовательский двоичный слой вывода потерь перекрестной энтропии или используйте пользовательский обучающий цикл.

Создание

Синтаксис

layer = sigmoidLayer
layer = sigmoidLayer (имя, имя)

Описание

layer = sigmoidLayer создает сигмоидальный слой.

пример

layer = sigmoidLayer('Name',Name) создает сигмоидальный слой и задает необязательный Name с использованием аргумента пары имя-значение. Например, sigmoidLayer('Name','sig1') создает сигмоидальный слой с именем 'sig1'. Заключите имя свойства в одинарные кавычки.

Свойства

развернуть все

Имя слоя, указанное как символьный вектор или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо указать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с уровнем и Name имеет значение ''затем программа автоматически присваивает имя слою во время обучения.

Типы данных: char | string

Количество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: double

Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: cell

Количество выходов уровня. Этот уровень имеет только один выход.

Типы данных: double

Выходные имена слоя. Этот уровень имеет только один выход.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создание сигмоидного слоя с именем 'sig1'.

layer = sigmoidLayer('Name', 'sig1')
layer = 
  SigmoidLayer with properties:

    Name: 'sig1'

  Show all properties

Подробнее

развернуть все

Расширенные возможности

Создание кода C/C + +
Создайте код C и C++ с помощью MATLAB ® Coder™

.

Создание кода графического процессора
Создание кода CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью Coder™ графических процессоров

.

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2020b

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка