Импорт сети Keras

Импортируйте слои из сетевой модели Keras. Сеть в 'digitsDAGnetwithnoise.h5' классифицирует изображения цифр.

filename = 'digitsDAGnetwithnoise.h5';
lgraph = importKerasLayers(filename,'ImportWeights',true);

Warning: Unable to import some Keras layers, because they are not supported by the Deep Learning Toolbox. They have been replaced by placeholder layers. To find these layers, call the function findPlaceholderLayers on the returned object.

Сеть Keras содержит некоторые слои, которые не поддерживаются Deep Learning Toolbox™. The importKerasLayers функция отображает предупреждение и заменяет неподдерживаемые слои слоями-заполнителями.

Замена слоев

Чтобы заменить слои-заполнители, сначала определите имена заменяемых слоев. Найдите заполнитель слоев используя findPlaceholderLayers и отобразить их строения Keras.

placeholderLayers = findPlaceholderLayers(lgraph);
placeholderLayers.KerasConfiguration

ans = struct with fields:
    trainable: 1
         name: 'gaussian_noise_1'
       stddev: 1.5000

ans = struct with fields:
    trainable: 1
         name: 'gaussian_noise_2'
       stddev: 0.7000

Задайте пользовательский слой Гауссова шума путем сохранения файла gaussianNoiseLayer.m в текущей папке. Затем создайте два слоя Гауссова шума с такими же строениями, как и импортированные слои Keras.

gnLayer1 = gaussianNoiseLayer(1.5,'new_gaussian_noise_1');
gnLayer2 = gaussianNoiseLayer(0.7,'new_gaussian_noise_2');

Замените слои-заполнители пользовательскими слоями с помощью replaceLayer.

lgraph = replaceLayer(lgraph,'gaussian_noise_1',gnLayer1);
lgraph = replaceLayer(lgraph,'gaussian_noise_2',gnLayer2);

Задайте имена классов

Импортированный слой классификации не содержит классов, поэтому перед сборкой сети необходимо указать их. Если вы не задаете классы, то программное обеспечение автоматически устанавливает классы на 1, 2..., N, где N количество классов.

Классификационный слой имеет имя 'ClassificationLayer_activation_1'. Установите классы равными 0, 1..., 9, а затем замените импортированный слой классификации на новый.

cLayer = lgraph.Layers(end);
cLayer.Classes = string(0:9);
lgraph = replaceLayer(lgraph,'ClassificationLayer_activation_1',cLayer);

Сборка сети

Собрать график слоев можно используя команду assembleNetwork. Функция возвращает DAGNetwork объект, который готов к использованию для предсказания.

net = assembleNetwork(lgraph)

net = 
  DAGNetwork with properties:

         Layers: [15x1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [15x2 table]
     InputNames: {'input_1'}
    OutputNames: {'ClassificationLayer_activation_1'}