В этом примере показано, как импортировать пользовательскую классификацию выходной слой с ошибкой суммы квадратов (SSE) потеря и добавить его в предварительно обученную сеть в Deep Network Designer.
Задайте пользовательскую классификацию выходной слой. Чтобы создать этот слой, сохраните файл sseClassificationLayer.m в текущей папке. Для получения дополнительной информации о построении этого слоя смотрите, Задают Пользовательскую Классификацию Выходной Слой.
Создайте экземпляр слоя.
sseClassificationLayer = sseClassificationLayer('sse');Откройте Deep Network Designer с предварительно обученной сетью GoogLeNet.
deepNetworkDesigner(googlenet);
Чтобы адаптировать предварительно обученную сеть, замените последний learnable слой и итоговый слой классификации с новыми слоями, адаптированными к новому набору данных. В GoogLeNet эти слои имеют имена 'loss3-classifier' и 'output', соответственно.
В панели Разработчика перетащите новый fullyConnectedLayer от Библиотеки Слоя на холст. Установите OutputSize к новому количеству классов, в этом примере, 2.
Отредактируйте скорости обучения, чтобы учиться быстрее в новых слоях, чем в переданных слоях. Установите WeightLearnRateFactor и BiasLearnRateFactor к 10. Удалите последний полносвязный слой и соедините свой новый слой вместо этого.
Затем замените выходной слой на свою пользовательскую классификацию выходной слой. Нажмите New в панели Разработчика. Сделайте паузу на Из Рабочей области и нажмите Import. Чтобы импортировать пользовательский слой классификации, выберите sseClassificationLayer и нажмите ОК.
Добавьте слой в текущую предварительно обученную сеть GoogLeNet путем нажатия на Add. Приложение добавляет пользовательский слой в верхнюю часть панели Разработчика. Видеть новый слой, увеличение использования Увеличение нажатия кнопки или мышь.
Перетащите пользовательский слой к нижней части панели Разработчика. Замените выходной слой на новую классификацию выходной слой и соедините новый слой.
Проверяйте свою сеть путем нажатия на Analyze. Сеть готова к обучению, если Нейронная сеть для глубокого обучения Анализатор сообщает о нулевых ошибках.
После того, как вы создадите свою сеть, вы готовы импортировать данные и обучаться. Для получения дополнительной информации об импортировании данных и обучения в Deep Network Designer, смотрите Передачу обучения с Deep Network Designer.