swishLayer

Слой качания

развернуть все на странице

    Описание

    Слой активации качания применяет функцию качания к входам слоя.

    Операция качания задается как f(x)=x1+e−x.

    Создание

    Синтаксис

    layer = swishLayer
    layer = swishLayer('Name',Name)

    Описание

    layer = swishLayer создает слой качания.

    пример

    layer = swishLayer('Name',Name) создает слой качания и устанавливает дополнительный Name свойство с использованием пары "имя-значение". Для примера, swishLayer('Name','swish1') создает слой качания с именем 'swish'.

    Свойства

    расширить все

    Имя слоя, заданное как вектор символов или строковый скаляр. Чтобы включить слой в график слоев, необходимо задать непустое уникальное имя слоя. Если вы обучаете последовательную сеть с слоем и Name установлено в ''затем программа автоматически присваивает слою имя 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 слоя. Этот слой имеет только один выход.

    Типы данных: double

    Выходные имена слоя. Этот слой имеет только один выход.

    Типы данных: cell

    Примеры

    свернуть все

    Открыть Live Script

    Создайте слой качания с именем 'swish1'.

    layer = swishLayer('Name','swish1')
    layer = 
  SwishLayer with properties:

    Name: 'swish1'

  Show all properties

    Включите слой качания в Layer массив.

    layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    batchNormalizationLayer
    swishLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
    layers = 
  8x1 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   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     4   ''   Swish                   Swish
     5   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     7   ''   Softmax                 softmax
     8   ''   Classification Output   crossentropyex

    Подробнее о

    расширить все

    Расширенные возможности

    Генерация кода C/C + +
    Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

    .

    Генерация кода GPU
    Сгенерируйте код CUDA ® для графических процессоров NVIDIA ® с помощью GPU Coder™

    .

    См. также

    | | | |

    Темы

    Введенный в R2021a

    Документация по Deep Learning Toolbox

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте