softmaxLayer

Слой Softmax

развернуть все на странице

Описание

Уровень softmax применяет функцию softmax к входу.

Создание

Синтаксис

layer = softmaxLayer

layer = softmaxLayer (имя, имя)

Описание

layer = softmaxLayer создает слой softmax.

пример

layer = softmaxLayer('Name',Name) создает уровень softmax и устанавливает необязательный Name с использованием пары имя-значение. Например, softmaxLayer('Name','sm1') создает слой softmax с именем 'sm1'. Заключите имя свойства в одинарные кавычки.

Свойства

развернуть все

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

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

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

Количество входов слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: double

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

Входные имена слоя. Этот слой принимает только один вход.

Типы данных: cell

`NumOutputs` - Количество выходов
1 (по умолчанию)

Количество выходов уровня. Этот уровень имеет только один выход.

Типы данных: double

`OutputNames` - Имена выходных данных
`{'out'}` (по умолчанию)

Выходные имена слоя. Этот уровень имеет только один выход.

Типы данных: cell

Примеры

свернуть все

Создать слой Softmax

Открыть сценарий в реальном времени

Создать слой softmax с именемsm1'.

layer = softmaxLayer('Name','sm1')

layer = 
  SoftmaxLayer with properties:

    Name: 'sm1'

Включение слоя softmax в Layer массив.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]

layers = 
  7x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             20 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     5   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     6   ''   Softmax                 softmax
     7   ''   Classification Output   crossentropyex

Подробнее

развернуть все

Уровень Softmax

Уровень softmax применяет функцию softmax к входу.

Для проблем классификации уровень softmax и затем уровень классификации должны следовать за окончательным полностью подключенным уровнем.

Функция активации выходного блока представляет собой функцию softmax:

$_{yr} (x) \frac{=_{\exp} (ar}{_{(x)}^{)}_{} \sumj=1kexp} ($ aj (x)),

где $_{} 0≤yr≤1$ и $_{}^{}_{} ∑j=1kyj=1$ .

Функция softmax является функцией активации выходного блока после последнего полностью подключенного уровня для проблем классификации нескольких классов:

$P (_{} cr'x, θ) \frac{=P (x,_{} θ'cr)_{} P}{_{}^{(cr)} {∑j=1kP}_{} (x,_{}} θ'cj \frac{) P_{} (CJ)}{{=exp}_{(}^{площадь} (x, θ_{}))}$ ∑j=1kexp (aj (x, θ)),

где $0≤P (_{} cr 'x, start)$ ≤1 $_{и}^{}_{∑j=1kP} (cj' x,$ start) = 1. $_{} Более того, ar =_{\ln} (P_{(} x,$ $start' cr) P_{(}$ cr)), P (x, start' cr) - условная вероятность выборки $данного_{}$ класса r, а P (cr) - предшествующая вероятность класса.

Функция softmax также известна как нормированная экспоненциальная и может считаться мультиклассовым обобщением логистической сигмоидной функции [1].

Ссылки

[1] Бишоп, К. М. Распознавание образов и машинное обучение. Спрингер, Нью-Йорк, Нью-Йорк, 2006.

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

classificationLayer | convolution2dLayer | fullyConnectedLayer | trainNetwork

Темы

Представлен в R2016a

Документация

softmaxLayer

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

`NumOutputs` - Количество выходов
1 (по умолчанию)

`OutputNames` - Имена выходных данных
`{'out'}` (по умолчанию)

Примеры

Создать слой Softmax

Подробнее

Уровень Softmax

Ссылки

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

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка

Документация

softmaxLayer

Описание

Создание

Синтаксис

Описание

Свойства

Name - Имя слоя '' (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

NumInputs - Количество входов 1 (по умолчанию)

InputNames - Входные имена {'in'} (по умолчанию)

NumOutputs - Количество выходов 1 (по умолчанию)

OutputNames - Имена выходных данных {'out'} (по умолчанию)

Примеры

Создать слой Softmax

Подробнее

Уровень Softmax

Ссылки

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

Документация по инструментам для глубокого обучения

Поддержка

`Name` - Имя слоя
`''` (по умолчанию) | символьный вектор | строковый скаляр

`NumInputs` - Количество входов
1 (по умолчанию)

`InputNames` - Входные имена
`{'in'}` (по умолчанию)

`NumOutputs` - Количество выходов
1 (по умолчанию)

`OutputNames` - Имена выходных данных
`{'out'}` (по умолчанию)

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