剪修正线性单元(ReLU)层 扩展所有的页面
剪ReLU层执行一个阈值操作,任何输入值小于零设置为零,高于任何值剪裁天花板将剪切天花板。
这个操作是等价的: f ( x ) = { 0 , x < 0 x , 0 ≤ x < c e 我 l 我 n g c e 我 l 我 n g , x ≥ c e 我 l 我 n g 。 这种剪裁可以防止输出变得太大。
f ( x ) = { 0 , x < 0 x , 0 ≤ x < c e 我 l 我 n g c e 我 l 我 n g , x ≥ c e 我 l 我 n g 。
这种剪裁可以防止输出变得太大。
层= clippedReluLayer(上限)
层= clippedReluLayer(天花板,“名字”,名称)
层= clippedReluLayer (天花板)返回一个剪和剪切上限等于ReLU层天花板。
层= clippedReluLayer (天花板)
例子
层= clippedReluLayer (天花板“名称”,的名字)设置可选的名字财产。
层= clippedReluLayer (天花板“名称”,的名字)
的名字财产。
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天花板
天花板输入剪裁,指定为一个积极的标量。 例子:10
例子:10
10
的名字
”
图层名称,指定为一个特征向量或字符串标量。包括在一层一层图,您必须指定一个非空的独特的层的名字。如果你训练一个网络层和系列的名字被设置为”软件自动分配一个名称,那么在训练时间层。
数据类型:字符|字符串
字符|字符串
NumInputs
输入层的数量。这一层只接受一个输入。 数据类型:双
数据类型:双
双
InputNames
{'在'}
输入层的名称。这一层只接受一个输入。 数据类型:细胞
数据类型:细胞
细胞
NumOutputs
输出层的数量。这一层只有一个输出。 数据类型:双
OutputNames
{“出”}
输出层的名称。这一层只有一个输出。 数据类型:细胞
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创建一个剪ReLU图层名称“clip1”剪裁上限等于10。 层= clippedReluLayer (10,“名字”,“clip1”) 层= ClippedReLULayer属性:名称:‘clip1 Hyperparameters天花板:10 包括一个剪ReLU层中层数组中。 层= […imageInputLayer([1] 28日28日)convolution2dLayer (5、20) clippedReluLayer (10) maxPooling2dLayer (2“步”,2)fullyConnectedLayer (10) softmaxLayer classificationLayer] 层= 7 x1层与层:数组1”的形象输入28 x28x1图像zerocenter正常化2”卷积20 5 x5旋转步[1]和填充[0 0 0 0]3”剪ReLU剪ReLU上限10 4”马克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]5“完全连接10完全连接层6”Softmax Softmax crossentropyex 7”分类输出
层= clippedReluLayer (10,“名字”,“clip1”)
层= ClippedReLULayer属性:名称:‘clip1 Hyperparameters天花板:10
包括一个剪ReLU层中层数组中。 层= […imageInputLayer([1] 28日28日)convolution2dLayer (5、20) clippedReluLayer (10) maxPooling2dLayer (2“步”,2)fullyConnectedLayer (10) softmaxLayer classificationLayer] 层= 7 x1层与层:数组1”的形象输入28 x28x1图像zerocenter正常化2”卷积20 5 x5旋转步[1]和填充[0 0 0 0]3”剪ReLU剪ReLU上限10 4”马克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]5“完全连接10完全连接层6”Softmax Softmax crossentropyex 7”分类输出
层= […imageInputLayer([1] 28日28日)convolution2dLayer (5、20) clippedReluLayer (10) maxPooling2dLayer (2“步”,2)fullyConnectedLayer (10) softmaxLayer classificationLayer]
层= 7 x1层与层:数组1”的形象输入28 x28x1图像zerocenter正常化2”卷积20 5 x5旋转步[1]和填充[0 0 0 0]3”剪ReLU剪ReLU上限10 4”马克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]5“完全连接10完全连接层6”Softmax Softmax crossentropyex 7”分类输出
[1]Hannun Awni,卡尔,杰瑞德卡斯珀,布赖恩•Catanzaro格雷格•Diamos Erich Elsen, Ryan Prenger et al。“深演讲:扩大端到端语音识别”。Preprint, submitted 17 Dec 2014. http://arxiv.org/abs/1412.5567
leakyReluLayer|reluLayer
leakyReluLayer
reluLayer
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