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时髦的层
嗖得一声活化层的嗖嗖声函数适用于层输入。
漂亮的操作是由 f ( x ) = x 1 + e − x 。
层= swishLayer
层= swishLayer(“名字”,名称)
层= swishLayer创建一个漂亮的层。
层
例子
层= swishLayer(“名字”,的名字)创建一个漂亮的图层,设置可选的的名字属性使用一个名称-值参数。例如,swishLayer('名称',' swish1 ')创建一个漂亮的图层名称“swish1”。
层= swishLayer(“名字”,的名字)
的名字
swishLayer('名称',' swish1 ')
“swish1”
全部展开
”
图层名称,指定为一个特征向量或字符串标量。为层数组输入,trainNetwork,assembleNetwork,layerGraph,dlnetwork函数自动分配层的名称的名字设置为”。
trainNetwork
assembleNetwork
layerGraph
dlnetwork
数据类型:字符|字符串
字符
字符串
NumInputs
1
这个属性是只读的。
输入层的数量。这一层只接受一个输入。
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
细胞
NumOutputs
输出层的数量。这一层只有一个输出。
OutputNames
{“出”}
输出层的名称。这一层只有一个输出。
全部折叠
创建一个漂亮的层的名称“swish1”。
层= swishLayer (“名字”,“swish1”)
层= SwishLayer属性:名称:“swish1”可学的参数没有属性。状态参数没有属性。显示所有属性
包括一个时髦的层中层数组中。
层= […imageInputLayer([1] 28日28日)convolution2dLayer (5、20) batchNormalizationLayer swishLayer maxPooling2dLayer (2“步”,2)fullyConnectedLayer (10) softmaxLayer classificationLayer]
层= 8 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“批量标准化批量标准化4”漂亮时髦的5”麦克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]6”完全连接10完全连接层7“Softmax Softmax 8”crossentropyex分类输出
嗖得一声活化层的嗖嗖声函数适用于层输入。漂亮的操作是由 f ( x ) = x 1 + e − x 。时髦的层并没有改变其输入的大小。
激活层如嗖嗖声层提高训练精度对于某些应用程序,通常遵循卷积和归一化层。其他非线性激活层执行不同的操作。活化层的列表,请参阅激活层。
reluLayer|trainNetwork|batchNormalizationLayer|leakyReluLayer|clippedReluLayer
reluLayer
batchNormalizationLayer
leakyReluLayer
clippedReluLayer
如果dispone di una versione modificata di questo esempio。Desideri aprire questo esempio con le modifiche星期二吗?
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