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DAGNetwork

딥러닝을 위한 DAG(유방향 비순환 그래프) 신경망

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설명

DAG 신경망은 딥러닝을 위한 신경망입니다. 이 신경망의 계층은 유방향 비순환 그래프로 배열됩니다. DAG 신경망에서는 계층이 여러 계층으로부터 입력값을 가질 수 있고 여러 계층으로 출력값을 보낼 수 있는 보다 복잡한 아키텍처를 가질 수 있습니다.

생성

DAGNetwork객체를 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

참고

기타 사전 훈련된 신경망에 대해 자세히 알아보려면사전 훈련된 심층 신경망항목을참조하십시오.

속성

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신경망 계층으로,Layer배열로 지정됩니다.

계층 연결로, 2개의 열이 있는 테이블로 지정됩니다.

각 테이블 행은 계층 그래프에 있는 하나의 연결을 나타냅니다. 첫 번째 열Source는 각 연결의 소스를 지정합니다. 두 번째 열Destination은 각 연결의 대상을 지정합니다. 연결 소스와 대상은 계층 이름이거나'layerName/IOName'형태를 갖습니다. 여기서'IOName'은 계층 입력값 또는 출력값의 이름입니다.

데이터형:table

신경망 입력 계층 이름으로, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다.

데이터형:cell

신경망 출력 계층 이름으로, 문자형 벡터로 구성된 셀형 배열로 지정됩니다.

데이터형:cell

객체 함수

activations 딥러닝 신경망 계층 활성화 계산
classify 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 데이터 분류
predict 훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 응답 변수 예측
plot 신경망 계층 그래프 플로팅

예제

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딥러닝을 위한 간단한 DAG(유방향 비순환 그래프) 신경망을 만듭니다. 숫자 영상을 분류하도록 신경망을 훈련시킵니다. 이 예제의 간단한 신경망은 다음으로 구성됩니다.

  • 계층이 순차적으로 연결된 기본 분기.

  • 1×1 컨벌루션 계층 1개를 포함하는지름길 연결. 지름길 연결은 출력 계층에서 신경망의 이전 계층으로 파라미터 기울기가 보다 쉽게 흐르도록 해 줍니다.

신경망의기본분기를계층배열로만듭니다。덧셈계층은여러개의입력값을요소별로합산합니다. 덧셈 계층이 합산할 입력값의 개수를 지정합니다. 계층은 모두 고유한 이름을 가져야 합니다.

layers = [ imageInputLayer([28 28 1],'Name',“输入”) convolution2dLayer(5,16,'Padding','same','Name','conv_1') batchNormalizationLayer('Name','BN_1') reluLayer('Name','relu_1') convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Stride',2,'Name','conv_2') batchNormalizationLayer('Name','BN_2') reluLayer('Name',“relu_2”) convolution2dLayer(3,32,'Padding','same','Name','conv_3') batchNormalizationLayer('Name','BN_3') reluLayer('Name','relu_3') additionLayer(2,'Name','add') averagePooling2dLayer(2,'Stride',2,'Name','avpool') fullyConnectedLayer(10,'Name','fc') softmaxLayer('Name','softmax') classificationLayer('Name','classOutput')];

계층 배열에서 계층 그래프를 만듭니다.layerGraph는layers에 있는 모든 계층을 순차적으로 연결합니다. 계층 그래프를 플로팅합니다.

lgraph = layerGraph(layers); figure plot(lgraph)

1×1 컨벌루션 계층을 만들어서 계층 그래프에 추가합니다. 활성화 크기가'relu_3'계층의 활성화 크기와 일치하도록 컨벌루션 필터의 개수와 스트라이드를 지정합니다. 이렇게 지정해 두면 덧셈 계층이'skipConv'계층과'relu_3'계층의 출력값을 더할 수 있게 됩니다. 계층이 그래프에 있는지 확인하기 위해 계층 그래프를 플로팅합니다.

skipConv = convolution2dLayer(1,32,'Stride',2,'Name','skipConv'); lgraph = addLayers(lgraph,skipConv); figure plot(lgraph)

'relu_1'계층에서'add'계층으로 지름길 연결을 만듭니다. 덧셈 계층을 만들 때 계층의 입력값의 개수를 2로 지정했으므로 이 계층은 이름이 각각'in1'과'in2'인 2개의 입력값을 갖습니다.'relu_3'계층은 이미'in1'입력값에 연결되어 있습니다.'relu_1'계층을'skipConv'계층에 연결하고'skipConv'계층을'add'계층의'in2'입력값에 연결합니다. 이 덧셈 계층이'relu_3'계층과'skipConv'계층의 출력값을 합산합니다. 계층이 올바르게 연결되었는지 확인하려면 계층 그래프를 플로팅합니다.

lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','skipConv'); lgraph = connectLayers(lgraph,'skipConv','add/in2'); figure plot(lgraph);

28×28 회색조 숫자 영상으로 구성된 훈련 데이터와 검증 데이터를 불러옵니다.

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

훈련 옵션을 지정하고 신경망을 훈련시킵니다.trainNetwork는ValidationFrequency회 반복마다 검증 데이터를 사용하여 신경망을 검증합니다.

options = trainingOptions('sgdm',...“MaxEpochs”,8,...'Shuffle','every-epoch',...'ValidationData',{XValidation,YValidation},...'ValidationFrequency',30,...'Verbose',false,...“阴谋”,'training-progress'); net = trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);

훈련된 신경망의 속성을 표시합니다. 신경망은DAGNetwork객체입니다.

net
net = DAGNetwork with properties: Layers: [16×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [16×2 table] InputNames: {'input'} OutputNames: {'classOutput'}

검증 영상을 분류하고 정확도를 계산합니다. 이 신경망은 정확도가 매우 높습니다.

YPredicted = classify(net,XValidation); accuracy = mean(YPredicted == YValidation)
accuracy = 0.9930

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참고 항목

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도움말 항목

R2017b에 개발됨

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