Установите и получите L2 коэффициент регуляризации настраиваемого параметра слоя.

Задайте пользовательский слой PReLU. Чтобы создать этот слой, сохраните файл preluLayer.m в текущей папке.

Создайте массив слоев, включая пользовательский слой preluLayer.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    batchNormalizationLayer
    preluLayer(20,'prelu')
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Установите L2 коэффициент регуляризации 'Alpha' настраиваемый параметр preluLayer к 2.

layers(4) = setL2Factor(layers(4),'Alpha',2);

Просмотрите обновленный коэффициент регуляризации L2.

factor = getL2Factor(layers(4),'Alpha')

factor = 2

Установите и получите L2 коэффициент регуляризации настраиваемого параметра вложенного слоя.

Создайте слой остаточных блоков с помощью пользовательского слоя residualBlockLayer присоединенный к этому примеру как вспомогательный файл. Чтобы получить доступ к этому файлу, откройте этот пример как Live Script.

numFilters = 64;
layer = residualBlockLayer(numFilters)

layer = 
  residualBlockLayer with properties:

       Name: ''

   Learnable Parameters
    Network: [1x1 dlnetwork]

  Show all properties

Просмотрите слои вложенной сети.

layer.Network.Layers

ans = 
  7x1 Layer array with layers:

     1   'conv1'   Convolution           64 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     2   'gn1'     Group Normalization   Group normalization
     3   'relu1'   ReLU                  ReLU
     4   'conv2'   Convolution           64 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding 'same'
     5   'gn2'     Group Normalization   Group normalization
     6   'add'     Addition              Element-wise addition of 2 inputs
     7   'relu2'   ReLU                  ReLU

Установите L2 коэффициент регуляризации настраиваемого параметра 'Weights' слоя 'conv1' чтобы 2 использовать setL2Factor функция.

factor = 2;
layer = setL2Factor(layer,'Network/conv1/Weights',factor);

Получите обновленный коэффициент регуляризации L2 с помощью getL2Factor функция.

factor = getL2Factor(layer,'Network/conv1/Weights')

factor = 2

Установите и получите L2 коэффициент регуляризации настраиваемого параметра dlnetwork объект.

Создайте dlnetwork объект.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Normalization','none','Name','in')
    convolution2dLayer(5,20,'Name','conv')
    batchNormalizationLayer('Name','bn')
    reluLayer('Name','relu')
    fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','sm')];

lgraph = layerGraph(layers);

dlnet = dlnetwork(lgraph);

Установите L2 коэффициент регуляризации 'Weights' настраиваемый параметр слоя свертки к 2 с помощью setL2Factor функция.

factor = 2;
dlnet = setL2Factor(dlnet,'conv','Weights',factor);

Получите обновленный коэффициент регуляризации L2 с помощью getL2Factor функция.

factor = getL2Factor(dlnet,'conv','Weights')

factor = 2

Установите и получите L2 коэффициент регуляризации настраиваемого параметра вложенного слоя в dlnetwork объект.

Создайте dlnetwork объект, содержащий пользовательский слой residualBlockLayer присоединенный к этому примеру как вспомогательный файл. Чтобы получить доступ к этому файлу, откройте этот пример как Live Script.

inputSize = [224 224 3];
numFilters = 32;
numClasses = 5;

layers = [
    imageInputLayer(inputSize,'Normalization','none','Name','in')
    convolution2dLayer(7,numFilters,'Stride',2,'Padding','same','Name','conv')
    groupNormalizationLayer('all-channels','Name','gn')
    reluLayer('Name','relu')
    maxPooling2dLayer(3,'Stride',2,'Name','max')
    residualBlockLayer(numFilters,'Name','res1')
    residualBlockLayer(numFilters,'Name','res2')
    residualBlockLayer(2*numFilters,'Stride',2,'IncludeSkipConvolution',true,'Name','res3')
    residualBlockLayer(2*numFilters,'Name','res4')
    residualBlockLayer(4*numFilters,'Stride',2,'IncludeSkipConvolution',true,'Name','res5')
    residualBlockLayer(4*numFilters,'Name','res6')
    globalAveragePooling2dLayer('Name','gap')
    fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','sm')];

dlnet = dlnetwork(layers);

The Learnables свойство dlnetwork объект является таблицей, которая содержит настраиваемые параметры сети. Таблица включает параметры вложенных слоев в отдельные строки. Просмотрите настраиваемые параметры слоя "res1".

learnables = dlnet.Learnables;
idx = learnables.Layer == "res1";
learnables(idx,:)

ans=8×3 table
    Layer            Parameter                  Value       
    ______    _______________________    ___________________

    "res1"    "Network/conv1/Weights"    {3x3x32x32 dlarray}
    "res1"    "Network/conv1/Bias"       {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/gn1/Offset"       {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/gn1/Scale"        {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/conv2/Weights"    {3x3x32x32 dlarray}
    "res1"    "Network/conv2/Bias"       {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/gn2/Offset"       {1x1x32    dlarray}
    "res1"    "Network/gn2/Scale"        {1x1x32    dlarray}

Для слоя "res1", установите L2 коэффициент регуляризации настраиваемого параметра 'Weights' слоя 'conv1' чтобы 2 использовать setL2Factor функция.

factor = 2;
dlnet = setL2Factor(dlnet,'res1/Network/conv1/Weights',factor);

Получите обновленный коэффициент регуляризации L2 с помощью getL2Factor функция.

factor = getL2Factor(dlnet,'res1/Network/conv1/Weights')

factor = 2