Высота и ширина фильтров в виде вектора из двух положительных целых чисел [h w], где h высота и w ширина. FilterSize задает размер локальных областей, с которыми нейроны соединяются во входе.

Если вы устанавливаете FilterSize с помощью входного параметра затем можно задать FilterSize как скаляр, чтобы использовать то же значение для обеих размерностей.

Пример: [5 5] задает фильтры высоты 5 и ширина 5.

Количество фильтров в виде положительного целого числа. Этот номер соответствует количеству нейронов в сверточном слое, которые соединяются с той же областью во входе. Этот параметр определяет количество каналов (карты функции) в выходе сверточного слоя.

Пример: 96

Размер шага для того, чтобы пересечь вход вертикально и горизонтально в виде векторного [a b] из двух положительных целых чисел, где a вертикальный размер шага и b горизонтальный размер шага. При создании слоя можно задать Stride как скаляр, чтобы использовать то же значение для обоих размеров шага.

Пример: [2 3] задает вертикальный размер шага 2 и горизонтальный размер шага 3.

Метод, чтобы определить размер обрезки в виде 'manual' или то же самое.

Программное обеспечение автоматически устанавливает значение CroppingMode на основе 'Cropping' значение вы задаете при создании слоя.

Чтобы задать размер обрезки, используйте 'Cropping' опция transposedConv2dLayer.

Выведите сокращение размера в виде вектора из четырех неотрицательных целых чисел [t b l r], где tBLR суммы должны обрезать от верхней части, нижней части, оставленной, и право, соответственно.

Чтобы задать размер обрезки вручную, используйте 'Cropping' опция transposedConv2dLayer.

Пример: [0 1 0 1]

Выведите сокращение размера в виде вектора из двух неотрицательных целых чисел [a b], где a соответствует обрезке от верха и низа и b соответствует обрезке слева и праву.

Чтобы задать размер обрезки вручную, используйте 'Cropping' опция transposedConv2dLayer.

Пример: [0 1]

Количество каналов для каждого фильтра в виде 'NumChannels'и 'auto' или целое число.

Этот параметр должен быть равен количеству каналов входа к этому сверточному слою. Например, если вход является цветным изображением, то количество каналов для входа должно быть 3. Если количество фильтров для сверточного слоя до текущего слоя равняется 16, то количество каналов для этого слоя должно быть 16.

Функция, чтобы инициализировать веса в виде одного из следующего:

Слой только инициализирует веса когда Weights свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Функция, чтобы инициализировать смещение в виде одного из следующего:

Слой только инициализирует смещение когда Bias свойство пусто.

Типы данных: char | string | function_handle

Веса слоя для сверточного слоя в виде FilterSize(1)- FilterSize(2)- NumFilters- NumChannels массив.

Веса слоя являются настраиваемыми параметрами. Можно задать начальное значение для весов непосредственно с помощью Weights свойство слоя. Когда вы обучаете сеть, если Weights свойство слоя непусто, затем trainNetwork использует Weights свойство как начальное значение. Если Weights свойство пусто, затем trainNetwork использует инициализатор, заданный WeightsInitializer свойство слоя.

Типы данных: single | double

Слой смещает для сверточного слоя в виде числового массива.

Смещения слоя являются настраиваемыми параметрами. Когда вы обучаете сеть, если Bias непусто, затем trainNetwork использует Bias свойство как начальное значение. Если Bias пусто, затем trainNetwork использует инициализатор, заданный BiasInitializer.

В учебное время, Bias 1 1 NumFilters массив.

Типы данных: single | double

Фактор скорости обучения для весов в виде неотрицательного скаляра.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить скорость обучения для весов в этом слое. Например, если WeightLearnRateFactor 2, затем скорость обучения для весов в этом слое является дважды текущей глобальной скоростью обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, вы задаете использование trainingOptions функция.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Фактор скорости обучения для смещений в виде неотрицательного скаляра.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальную скорость обучения, чтобы определить скорость обучения для смещений в этом слое. Например, если BiasLearnRateFactor 2, затем скорость обучения для смещений в слое является дважды текущей глобальной скоростью обучения. Программное обеспечение определяет глобальную скорость обучения на основе настроек, вы задаете использование trainingOptions функция.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Фактор регуляризации _L2 для весов в виде неотрицательного скаляра.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный фактор регуляризации _L2, чтобы определить регуляризацию _L2 для весов в этом слое. Например, если WeightL2Factor 2, затем регуляризация _L2 для весов в этом слое является дважды глобальным фактором регуляризации _L2. Можно задать глобальный фактор регуляризации _L2 использование trainingOptions функция.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Фактор регуляризации _L2 для смещений в виде неотрицательного скаляра.

Программное обеспечение умножает этот фактор на глобальный фактор регуляризации _L2, чтобы определить регуляризацию _L2 для смещений в этом слое. Например, если BiasL2Factor 2, затем регуляризация _L2 для смещений в этом слое является дважды глобальным фактором регуляризации _L2. Можно задать глобальный фактор регуляризации _L2 использование trainingOptions функция.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Имя слоя в виде вектора символов или строкового скаляра. Для Layer вход массивов, trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph, и dlnetwork функции автоматически присваивают имена к слоям с Name установите на ''.

Типы данных: char | string

Это свойство доступно только для чтения.

Количество входных параметров слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Введите имена слоя. Этот слой принимает один вход только.

Типы данных: cell

Это свойство доступно только для чтения.

Количество выходных параметров слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: double

Это свойство доступно только для чтения.

Выведите имена слоя. Этот слой имеет один выход только.

Типы данных: cell