softmaxLayer

Softmax层

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描述

softmax层对输入应用一个softmax函数。

创建

语法

layer = softmaxLayer

layer = softmaxLayer('Name'，Name)

描述

层= softmaxLayer创建一个softmax层。

例子

层= softmaxLayer(“名字”,的名字）创建一个softmax层并设置可选的名字属性。例如,softmaxLayer('名称',' sm1 ')创建一个名称为softmax的层“sm1”．将属性名用单引号括起来。

属性

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`的名字`- - - - - -层的名字
`”`(默认)|特征向量|字符串标量

层名，指定为字符向量或字符串标量。为层数组输入时，trainNetwork，assembleNetwork，layerGraph,dlnetwork函数自动为层分配名称的名字设置为”．

数据类型:字符|字符串

`NumInputs`- - - - - -输入数量
`1`(默认)

此属性是只读的。

该层的输入数量。该层只接受单个输入。

数据类型:双

`InputNames`- - - - - -输入名字
`{'在'}`(默认)

此属性是只读的。

输入层的名称。该层只接受单个输入。

数据类型:细胞

`NumOutputs`- - - - - -输出数
`1`(默认)

此属性是只读的。

层的输出数量。这个图层只有一个输出。

数据类型:双

`OutputNames`- - - - - -输出的名字
`{“出”}`(默认)

此属性是只读的。

输出层的名称。这个图层只有一个输出。

数据类型:细胞

例子

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创建Softmax层

打开实时脚本

创建一个名为'的softmax图层sm1”．

层=软maxlayer (“名字”，“sm1”）

层= SoftmaxLayer与属性:

包含一个softmax层层数组中。

层= [.．.imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(5,20) reluLayer maxPooling2dLayer(2，“步”，2) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer]

2 " Convolution 20 5x5 convolutions with stride [1 1] and padding [0 0 0 0 0] 3 " ReLU ReLU 4 " Max Pooling 2x2 Max Pooling with stride [2 2] and padding [0 0 0 0 0] 5 " Fully Connected 10 Fully Connected Layer 6 " Softmax Softmax 7 " Classification Output crossentropyex