主要内容

DAGNetwork

深度学习的有向无环图(DAG)网络

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描述

DAG网络是一种用于深度学习的神经网络，其层排列为有向无环图。一个DAG网络可以有一个更复杂的架构，在这个架构中，各层有来自多个层的输入和向多个层的输出。

创建

有几种方法可以创建DAGNetwork对象:

请注意

要了解其他预先训练过的网络，请看预先训练的深度神经网络．

属性

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此属性是只读的。

网络层，指定为层数组中。

此属性是只读的。

层连接，指定为具有两列的表。

每个表行表示层图中的一个连接。第一列,源，指定每个连接的来源。第二列,目的地，指定每个连接的目的地。连接源和目的地要么是层名，要么是表单“layerName / IOName”,在那里“IOName”是层输入或输出的名称。

数据类型:表格

此属性是只读的。

网络输入层名称，指定为字符向量的单元格数组。

数据类型:细胞

网络输出层名称，指定为字符向量的单元格数组。

数据类型:细胞

对象的功能

激活 计算深度学习网络层激活
分类 使用训练的深度学习神经网络对数据进行分类
预测 使用训练有素的深度学习神经网络预测反应
情节 绘制神经网络层图

例子

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打开生活的脚本

为深度学习创建一个简单的有向无环图(DAG)网络。训练网络对数字图像进行分类。这个例子中的简单网络包括:

  • 各层按顺序连接的一种主分支。

  • 一个快捷方式连接包含一个1乘1的卷积层。快捷连接使参数梯度更容易从输出层流向网络的早期层。

创建网络的主分支作为一个层阵列。加法层对多个输入元素进行求和。指定要求和的添加层的输入数量。为方便以后添加连接，指定第一个ReLU层和添加层的名称。

layers = [imageInputLayer([28 28 1])]“填充”，“相同”) batchNormalizationLayer reluLayer (“名字”，“relu_1”32岁的)convolution2dLayer (3“填充”，“相同”，“步”，2) batchNormalizationLayer reluLayer convolution2dLayer(3,32，)“填充”，“相同”) batchNormalizationLayer reluLayer additionLayer(2，“名字”，“添加”) averagePooling2dLayer (2“步”，2) fulllyconnectedlayer (10) softmaxLayer classificationLayer;

从图层数组中创建一个图层图。layerGraph连接所有的层层按顺序。绘制图层图。

lgraph = layerGraph(层);图绘制(lgraph)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个graphplot类型的对象。

创建1乘1的卷积层，并将其添加到层图中。指定卷积滤波器的数量和步幅，使激活大小与第三个ReLU层的激活大小匹配。这种安排使添加层能够添加第三个ReLU层和1乘1卷积层的输出。要检查层是否在图中，绘制层图。

32岁的skipConv = convolution2dLayer (1“步”2,“名字”，“skipConv”）;lgraph = addLayers (lgraph skipConv);图绘制(lgraph)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个graphplot类型的对象。

从。创建快捷连接“relu_1”层的“添加”层。因为您在创建添加层时指定了2作为添加层的输入数量，所以该层有两个名为“三机”和“in2”．第三个ReLU层已经连接到“三机”输入。连接“relu_1”层的“skipConv”层和“skipConv”层的“in2”输入的“添加”层。加法层现在将第三个ReLU层的输出和“skipConv”层。要检查层是否连接正确，绘制层图。

lgraph = connectLayers (lgraph,“relu_1”，“skipConv”）;lgraph = connectLayers (lgraph,“skipConv”，“添加/ in2”）;图绘制(lgraph);

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个graphplot类型的对象。

加载训练和验证数据，其中包含28 × 28的数字灰度图像。

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

指定培训选项并对网络进行培训。trainNetwork每次使用验证数据验证网络ValidationFrequency迭代。

选择= trainingOptions (“个”，．..“MaxEpochs”8．..“洗牌”，“every-epoch”，．..“ValidationData”{XValidation, YValidation},．..“ValidationFrequency”30岁的．..“详细”假的,．..“阴谋”，“训练进步”）;网= trainNetwork (XTrain YTrain、lgraph选项);

Figure Training Progress (01-Sep-2021 08:31:32)包含2个轴对象和另一个类型为uigridlayout的对象。axis对象1包含15个类型为patch, text, line的对象。axis对象2包含15个类型为patch, text, line的对象。

显示训练网络的属性。网络是一个DAGNetwork对象。

净
net = DAGNetwork with properties: Layers: [16x1 net.cnn.layer. layer] Connections: [16x2 table] InputNames: {'imageinput'} OutputNames: {'classoutput'}

对验证图像进行分类并计算精度。这个网络非常准确。

YPredicted =分类(净,XValidation);精度=平均值(YPredicted == YValidation)
精度= 0.9934

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