Exponenta Banner

swishLayer

Слой Swish

расширьте все на странице

    Описание

    Слой активации свиста применяет функцию свиста на входные параметры слоя.

    Операцией свиста дают f(x)=x1+e−x.

    Создание

    Синтаксис

    layer = swishLayer
    layer = swishLayer('Name',Name)

    Описание

    layer = swishLayer создает слой свиста.

    пример

    layer = swishLayer('Name',Name) создает слой свиста и устанавливает дополнительный Name свойство с помощью аргумента значения имени. Например, swishLayer('Name','swish1') создает слой свиста с именем 'swish1'.

    Свойства

    развернуть все

    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

    Примеры

    свернуть все

    Скрипт Open Live Script

    Создайте слой свиста с именем 'swish1'.

    layer = swishLayer('Name','swish1')
    layer = 
  SwishLayer with properties:

    Name: 'swish1'

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

    Включайте слой свиста в Layer массив.

    layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    batchNormalizationLayer
    swishLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
    layers = 
  8x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             20 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization     Batch normalization
     4   ''   Swish                   Swish
     5   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     7   ''   Softmax                 softmax
     8   ''   Classification Output   crossentropyex

    Больше о

    развернуть все

    Расширенные возможности

    Генерация кода C/C++
    Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

    Генерация кода графического процессора
    Сгенерируйте код CUDA® для NVIDIA® графические процессоры с помощью GPU Coder™.

    Смотрите также

    | | | |

    Темы

    Введенный в R2021a

    Документация Deep Learning Toolbox

    Поддержка