Замените слой на графике слоев
Определите простую сетевую архитектуру и постройте график.
layers = [
imageInputLayer([28 28 1],'Name','input')
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same','Name','conv_1')
reluLayer('Name','relu_1')
additionLayer(2,'Name','add')
fullyConnectedLayer(10,'Name','fc')
softmaxLayer('Name','softmax')
classificationLayer('Name','classoutput')];
lgraph = layerGraph(layers);
lgraph = connectLayers(lgraph,'input','add/in2');
figure
plot(lgraph)
Замените слой ReLU в сети слоем нормализации партии . с последующим утечкой слоя ReLU.
larray = [batchNormalizationLayer('Name','BN1') leakyReluLayer('Name','leakyRelu_1','Scale',0.1)]; lgraph = replaceLayer(lgraph,'relu_1',larray); plot(lgraph)
В этом примере показано, как импортировать слои из предварительно обученной сети Keras, заменить неподдерживаемые слои пользовательскими слоями и собрать слои в сеть, готовую к предсказанию.
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 They have been replaced by placeholder layers.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.
Постройте график графика слоев с помощью plot.
figure
plot(lgraph)
title("Imported Network")
Замена слоев
Чтобы заменить слои-заполнители, сначала определите имена заменяемых слоев. Найдите заполнитель слоев используя findPlaceholderLayers.
placeholderLayers = findPlaceholderLayers(lgraph)
placeholderLayers =
2x1 PlaceholderLayer array with layers:
1 'gaussian_noise_1' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
2 'gaussian_noise_2' PLACEHOLDER LAYER Placeholder for 'GaussianNoise' Keras layer
Отображение строений Keras этих слоев.
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. Чтобы создать этот слой, сохраните файл 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);
Постройте график обновленного графика слоев с помощью plot.
figure
plot(lgraph)
title("Network with Replaced Layers")
Задайте имена классов
Если импортированный слой классификации не содержит классов, необходимо задать их перед предсказанием. Если вы не задаете классы, то программное обеспечение автоматически устанавливает классы на 1, 2..., N, где N количество классов.
Найдите индекс слоя классификации путем просмотра Layers свойство графика слоев.
lgraph.Layers
ans =
15x1 Layer array with layers:
1 'input_1' Image Input 28x28x1 images
2 'conv2d_1' Convolution 20 7x7x1 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
3 'conv2d_1_relu' ReLU ReLU
4 'conv2d_2' Convolution 20 3x3x1 convolutions with stride [1 1] and padding 'same'
5 'conv2d_2_relu' ReLU ReLU
6 'new_gaussian_noise_1' Gaussian Noise Gaussian noise with standard deviation 1.5
7 'new_gaussian_noise_2' Gaussian Noise Gaussian noise with standard deviation 0.7
8 'max_pooling2d_1' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding 'same'
9 'max_pooling2d_2' Max Pooling 2x2 max pooling with stride [2 2] and padding 'same'
10 'flatten_1' Keras Flatten Flatten activations into 1-D assuming C-style (row-major) order
11 'flatten_2' Keras Flatten Flatten activations into 1-D assuming C-style (row-major) order
12 'concatenate_1' Depth concatenation Depth concatenation of 2 inputs
13 'dense_1' Fully Connected 10 fully connected layer
14 'activation_1' Softmax softmax
15 'ClassificationLayer_activation_1' Classification Output crossentropyex
Классификационный слой имеет имя 'ClassificationLayer_activation_1'. Просмотрите слой классификации и проверьте Classes свойство.
cLayer = lgraph.Layers(end)
cLayer =
ClassificationOutputLayer with properties:
Name: 'ClassificationLayer_activation_1'
Classes: 'auto'
ClassWeights: 'none'
OutputSize: 'auto'
Hyperparameters
LossFunction: 'crossentropyex'
Потому что Classes свойство слоя 'auto'необходимо задать классы вручную. Установите классы равными 0, 1..., 9, а затем замените импортированный слой классификации на новый.
cLayer.Classes = string(0:9)
cLayer =
ClassificationOutputLayer with properties:
Name: 'ClassificationLayer_activation_1'
Classes: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
ClassWeights: 'none'
OutputSize: 10
Hyperparameters
LossFunction: 'crossentropyex'
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'}
addLayers | assembleNetwork | connectLayers | disconnectLayers | findPlaceholderLayers | layerGraph | PlaceholderLayer | removeLayers