主要内容

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classificationLayer

分類出力層

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構文

层= classificationLayer
层= classificationLayer(名称、值)

説明

分類層は,互いに排他的なクラスを含むマルチクラス分類問題の交差エントロピー損失を計算します。

この層は,前の層の出力サイズからクラスの数を推測します。たとえば,ネットワークのクラスの数 K を指定するには、分類層の前に出力サイズが K の全結合層とソフトマックス層を含めます。

层= classificationLayerは,分類層を作成します。

例

层= classificationLayer (名称,值）は,名前と値のペアを使用して,オプションの的名字プロパティおよび类プロパティを設定します。たとえば,classificationLayer(“名字”,“输出”)は,“输出”という名前の分類層を作成します。各プロパティ名を一重引用符で囲みます。

例

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ライブスクリプトを開く

“输出”という名前の分類層を作成します。

层= classificationLayer (“名字”，“输出”）
class: 'auto' OutputSize: 'auto' Hyperparameters LossFunction: 'crossentropyex'

层配列に分類出力層を含めます。

层= [．..imageInputLayer([28 28 1])卷积2dlayer (5,20) reluLayer maxPooling2dLayer(2, 20)“步”，2) fulllyconnectedlayer (10) softmaxLayer classifier]
图层数组: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”ReLU ReLU 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

入力引数

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名前と値のペアの引数

オプションの引数名称,值のコンマ区切りペアを指定します。的名字は引数名で,价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように,複数の名前と値のペアの引数を,任意の順番で指定できます。

例:classificationLayer(“名字”,“输出”)は,“输出”という名前の分類層を作成します。

層の名前。文字ベクトルまたは字符串スカラーとして指定します。層グラフに層を含めるには,空ではない一意の層の名前を指定しなければなりません。この層が含まれる系列ネットワークに学習させて的名字を＇＇に設定すると,学習時に層に名前が自動的に割り当てられます。

データ型:字符|字符串

出力層のクラス。直言ベクトル,弦配列,文字ベクトルの细胞配列,または“汽车”として指定します。类が“汽车”の場合,学習時にクラスが自動的に設定されます。字符串配列または文字ベクトルの cell 配列strを指定すると,出力層のクラスが分类(str, str)に設定されます。既定値は“汽车”です。

データ型:字符|分类|字符串|细胞

出力引数

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分類層。ClassificationOutputLayerオブジェクトとして返されます。

層の連結による畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの構築の詳細は,层を参照してください。

詳細

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分類層

分類層は,互いに排他的なクラスを含むマルチクラス分類問題の交差エントロピー損失を計算します。

一般的な分類ネットワークでは,分類層はソフトマックス層の後に続かなければなりません。分類層では,trainNetworkがソフトマックス関数から値を取得し,各入力をK個の互いに排他的なクラスのうちの1つに,1対K符号化方式の交差エントロピー関数を使用して割り当てます［1］。

损失 ＝ − 1 N ∑ n ＝ 1 N ∑ 我 ＝ 1 K w 我 t n 我 ln y n 我 ，

ここでNは標本の数,Kはクラスの数, t n 我 は我番目の標本がj番目のクラスに属することを表すインジケーターです。 y 我 j はクラスjの標本我の出力で,この場合はソフトマックス関数からの値です。つまり,ネットワークが我番目の入力をクラスjに関連付ける確率です。

参照

[1] Bishop, c.m.模式识别与机器学习。施普林格，纽约，纽约，2006。

拡張機能

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

GPUコード生成
GPU编码器™を使用してNVIDIA GPU®のためのCUDA®コードを生成します。

参考

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トピック

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