Создайте пустой график слоев и массив слоев. Добавьте слои к графику слоев и постройте график. addLayers соединяет слои последовательно.

lgraph = layerGraph;

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3],'Name','input')  
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Name','conv_1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_1')
    reluLayer('Name','relu_1')];

lgraph = addLayers(lgraph,layers);
figure
plot(lgraph)

Создайте массив слоев.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')  
    convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Name','conv_1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_1')
    reluLayer('Name','relu_1')];

Создайте график слоев из массива слоев. layerGraph соединяет все слои в layers последовательно. Постройте график графика слоев.

lgraph = layerGraph(layers);
figure
plot(lgraph)

Загрузите предварительно обученную сеть SqueezeNet. Вы можете использовать эту обученную сеть для классификации и предсказания.

net = squeezenet;

Чтобы изменить структуру сети, сначала извлеките структуру сети DAG с помощью layerGraph. Затем можно использовать функции объекта LayerGraph для изменения сетевой архитектуры.

lgraph = layerGraph(net)

lgraph = 
  LayerGraph with properties:

         Layers: [68x1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [75x2 table]
     InputNames: {'data'}
    OutputNames: {'ClassificationLayer_predictions'}

Создайте сеть простого ориентированного ациклического графика (DAG) для глубокого обучения. Обучите сеть классифицировать изображения цифр. Простая сеть в этом примере состоит из:

Создайте основную ветвь сети как массив слоев. Слой сложения суммирует несколько входов поэлементно. Задайте количество входов для слоя сложения в сумме. Все слои должны иметь имена, а все имена должны быть уникальными.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')
    
    convolution2dLayer(5,16,'Padding','same','Name','conv_1')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_1')
    reluLayer('Name','relu_1')
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Stride',2,'Name','conv_2')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_2')
    reluLayer('Name','relu_2')
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv_3')
    batchNormalizationLayer('Name','BN_3')
    reluLayer('Name','relu_3')
    
    additionLayer(2,'Name','add')
    
    averagePooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','avpool')
    fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
    softmaxLayer('Name','softmax')
    classificationLayer('Name','classOutput')];

Создайте график слоев из массива слоев. layerGraph соединяет все слои в layers последовательно. Постройте график графика слоев.

lgraph = layerGraph(layers);
figure
plot(lgraph)

Создайте сверточный слой 1 на 1 и добавьте его к графику слоев. Задайте количество сверточных фильтров и шага так, чтобы размер активации совпадал с размером активации 'relu_3' слой. Эта схема позволяет слою сложения добавить выходы 'skipConv' и 'relu_3' слои. Чтобы проверить, что слой находится в графе, постройте график слоев.

skipConv = convolution2dLayer(1,32,'Stride',2,'Name','skipConv');
lgraph = addLayers(lgraph,skipConv);
figure
plot(lgraph)

Создайте ярлык соединения из 'relu_1' слой к 'add' слой. Поскольку вы задали два в качестве количества входов для слоя сложения при его создании, слой имеет два входов с именем 'in1' и 'in2'. The 'relu_3' слой уже подключен к 'in1' вход. Соедините 'relu_1' слой к 'skipConv' слой и 'skipConv' слой к 'in2' вход 'add' слой. Слой сложения теперь суммирует выходы 'relu_3' и 'skipConv' слои. Чтобы проверить правильность соединения слоев, постройте график слоев.

lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','skipConv');
lgraph = connectLayers(lgraph,'skipConv','add/in2');
figure
plot(lgraph);

Загрузите данные обучения и валидации, которые состоят из 28 на 28 полутоновых изображений цифр.

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;
[XValidation,YValidation] = digitTest4DArrayData;

Задайте опции обучения и обучите сеть. trainNetwork проверяет сеть с помощью данных валидации каждый ValidationFrequency итераций.

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs',8, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
    'ValidationFrequency',30, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);

Отображение свойств обученной сети. Сеть является DAGNetwork объект.

net

net = 
  DAGNetwork with properties:

         Layers: [16×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [16×2 table]
     InputNames: {'input'}
    OutputNames: {'classOutput'}

Классифицируйте изображения валидации и вычислите точность. Сеть очень точная.

YPredicted = classify(net,XValidation);
accuracy = mean(YPredicted == YValidation)

accuracy = 0.9930