Задайте архитектуру сверточной нейронной сети для классификации с одним сверточным слоем, слоем ReLU и полносвязным слоем.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 3])
    convolution2dLayer([5 5],10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]

layers = 
  6x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             10 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     5   ''   Softmax                 softmax
     6   ''   Classification Output   crossentropyex

layers Layer объект.

В качестве альтернативы можно создать слои индивидуально и затем конкатенировать их.

input = imageInputLayer([28 28 3]);
conv = convolution2dLayer([5 5],10);
relu = reluLayer;
fc = fullyConnectedLayer(10);
sm = softmaxLayer;
co = classificationLayer;

layers = [ ...
    input
    conv
    relu
    fc
    sm
    co]

layers = 
  6x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x3 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             10 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     5   ''   Softmax                 softmax
     6   ''   Classification Output   crossentropyex

Задайте архитектуру сверточной нейронной сети для классификации с одним сверточным слоем, слоем ReLU и полносвязным слоем.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 3])
    convolution2dLayer([5 5],10)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Отобразите входной слой изображений путем выбора первого слоя.

layers(1)

ans = 
  ImageInputLayer with properties:

                      Name: ''
                 InputSize: [28 28 3]

   Hyperparameters
          DataAugmentation: 'none'
             Normalization: 'zerocenter'
    NormalizationDimension: 'auto'
                      Mean: []

Просмотрите входной размер входного слоя изображений.

layers(1).InputSize

ans = 1×3

    28    28     3

Отобразите шаг для сверточного слоя.

layers(2).Stride

ans = 1×2

     1     1

Доступ к смещению изучает фактор уровня для полносвязного слоя.

layers(4).BiasLearnRateFactor

ans = 1

Создайте простую сеть направленного графа без петель (DAG) для глубокого обучения. Обучите сеть, чтобы классифицировать изображения цифр. Простая сеть в этом примере состоит из:

Создайте основную ветвь сети как массив слоя. Слой сложения суммирует несколько поэлементных входных параметров. Задайте количество входных параметров для слоя сложения, чтобы суммировать. Чтобы легко добавить связи позже, задайте имена для первого слоя ReLU и слоя сложения.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    
    convolution2dLayer(5,16,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer('Name','relu_1')
    
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Stride',2)
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    
    additionLayer(2,'Name','add')
    
    averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

Создайте график слоев из массива слоя. layerGraph подключения все слои в layers последовательно. Постройте график слоев.

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

Создайте сверточный слой 1 на 1 и добавьте его в график слоев. Задайте количество сверточных фильтров и шага так, чтобы размер активации совпадал с размером активации третьего слоя ReLU. Это расположение позволяет слою сложения добавить выходные параметры третьего слоя ReLU и сверточного слоя 1 на 1. Чтобы проверять, что слой находится в графике, постройте график слоев.

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

Создайте связь ярлыка из 'relu_1' слой к 'add' слой. Поскольку вы задали два как количество входных параметров к слою сложения, когда вы создали его, слой имеет два входных параметров под названием 'in1' и 'in2'. Третий слой ReLU уже соединяется с 'in1' входной параметр. Соедините 'relu_1' слой к 'skipConv' слой и 'skipConv' слой к 'in2' вход 'add' слой. Слой сложения теперь суммирует выходные параметры третьего слоя ReLU и 'skipConv' слой. Чтобы проверять, что слои соединяются правильно, постройте график слоев.

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

Загрузите данные об обучении и валидации, которые состоят из 28 28 полутоновых изображений цифр.

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

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

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

Отобразите свойства обучившего сеть. Сетью является DAGNetwork объект.

net

net = 
  DAGNetwork with properties:

         Layers: [16x1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [16x2 table]
     InputNames: {'imageinput'}
    OutputNames: {'classoutput'}

Классифицируйте изображения валидации и вычислите точность. Сеть очень точна.

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

accuracy = 0.9934