主要内容

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maxPooling2dLayer

最大プーリング層

説明

最大プーリング层は,入力を四角形のプーリングににし,各领域の最大値をするによって,ダウンサンプリングによってによってし。

作成

説明

=maxPooling2dLayer(池化)は,最大プーリング层を作物,池化プロパティを設定します。

=maxPooling2dLayer(池化,名称、值)は、名前と値のペアを使用して、オプションの步行姓名、および有一个不完整的goutputsの各プロパティを设定します入力パディングを指定するには,名称と値のペアの幂'填充'を使用します。たとえば、MaxPoolig2DLayer(2,'Stride',3)は,プールサイズが[2],ストライドが[3 3]の最名称とををできますでをを。

入力数

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名称と値のペアペアの数

コンマ区切りの名前と値のペアの引数を使用して、層の入力の端に沿って追加するパディングのサイズを指定し、步行姓名、および有一个不完整的goutputsの各プロパティを設定します。名前を一重引用符で囲みます。

例:MaxPoolig2DLayer(2,'Stride',3)は,プールサイズが[2],ストライドが[3 3]〖大大プーリング〗作物成しし。

入力の端のパディング。'填充'と,次の値のいずれから成る区切りのとして指定します。

  • “一样”- ストライドが1である场综合,出力サイズが入力量サイズ同じになるように,学习时または予测时にが计算されたパディングサイズ计算さパディングパディングをしし。ストライドが1より大きい综合,出力サイズはceil(输入大小/步幅)になります。ここで、输入はは力の高さまたは,大步走は対応する次元のストライドです。可以能な场同じ垂直追向されますパディング向に追れなければならないパディングのががのないパディング値が奇ののパディングはがのの场パディング。水平方向ににしないパディングのがの料,余ったパディングは右ののれ右右のささ右右のさます右のされます。

  • 非负の数P— サイズPのパディングを入力のすべての端に追加します。

  • 非负の分数のベクトル[甲、乙]— サイズA.のパディングをを力の上下に加加し,サイズBののパディングを左右左右に追しし

  • 非负の分数のベクトル[t b l r]- サイズがTBLRのパディングを、それぞれ入力の上、下、左、右に追加します。

例:'填充',1は,入力の上下に1行のパディングを追し,入力の左右ににのパディングパディング追追し。

例:“填充”,“相同”は、(ストライドが 1.の場合) 出力サイズが入力サイズと同じになるようにパディングを追加します。

プロパティ

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最大号

プーリング領域の次元。2.つの正の整数のベクトル[h-w]として指定します。Hは高さ、Wは幅です。層を作成する場合、池化をスカラーとして指定して、両方の次元に同じ値を使用できます。

ストライドの次元步行がそれぞれのプーリングの次元より小さい場合、プーリング領域が重なります。

パディングの次元填充尺寸は,プーリング领域の次元池化。

例:[2 1]は、高さが 2.幅が 1.のプーリング領域を指定します。

入力を垂直方向および水平方向に走査するステップ サイズ。2.つの正の整数のベクトル[甲、乙]として指定します。A.は垂直方向のステップ サイズ、Bは水平方向のステップ サイズです。層を作成する場合、步行をスカラーとして指定して、両方の次元に同じ値を使用できます。

ストライドの次元步行がそれぞれのプーリングの次元より小さい場合、プーリング領域が重なります。

パディングの次元填充尺寸は,プーリング领域の次元池化。

例:[2 3]は、垂直方向のステップ サイズとして 2.水平方向のステップ サイズとして 3.を指定します。

入力の境界に适用するするのサイズ.4つの非负の整のの[t b l r]として指定します。Tは上に適用されるパディング、Bは下载使用されるパディング,Lは左に適用されるパディング、Rは右に适适适パディングパディング。

层の作用成时に,名称と値のペアペア幂'填充'を使用してパディングのサイズを指定します。

例:[1 1 2 2]は,入力の上下に1行のパディングを追加,入力の左右に2列のパディングを追加。

パディングのサイズを决定メソッドメソッド。“手册”または“一样”として指定します。

填充模式の値は,层の作物成时に指定した'填充'値に基于て自动的に设定されます。

  • '填充'オプションオプションをスカラーまたはまたは非负のののベクトルに设定设定した场场填充模式“手册”に自動的に設定されます。

  • '填充'オプションを“一样”に设定したた合,填充模式“一样”に自動的に設定されます。ストライドが 1.である場合、出力サイズが入力サイズと同じになるように、学習時にパディングのサイズが計算されます。ストライドが1より大きい综合,出力サイズはceil(输入大小/步幅)になります。ここで、输入はは力の高さまたは,大步走は対応する次元のストライドです。可以能な场同じ垂直追向されますパディング向に追れなければならないパディングのががのないパディング値が奇ののパディングはがのの场パディング。水平方向ににしないパディングのがの料,余ったパディングは右ののれ右右のささ右右のさます右のされます。

メモ

衬垫プロパティプロパティは将のリリースで削除される予定予定代わりに填充尺寸を使用してください。層の作成時に、名前と値のペアの引数'填充'を使用してパディングのサイズを指定します。

入力の境界に垂直方向および水平方向に適用するパディングのサイズ。2.つの非負の整数のベクトル[甲、乙]として指定します。A.は入力データの上下に適用されるパディング、Bは左右に適用されるパディングです。

例:[1 1]は,入力の上下に1行のパディングを追し,入力の左右ににのパディングパディング追追し。

逆プーリング層への出力のフラグ。真的または假的として指定します。

有一个不完整的goutputsの値が假的に等しい等しい合,最大プーリング层には“出去”という名前の 1.つの出力があります。

最大プーリング層の出力を最大逆プーリング層への入力として使用するには、有一个不完整的goutputsの値を真的に設定します。この場合、最大プーリング層には、最大逆プーリング層に結合できる 2.つの追加の出力があります。

  • '索引'— プールされた各領域の最大値のインデックス。

  • “尺寸”— 入力の特徴マップのサイズ。

最大逆プーリング層への出力を有効にするには、最大プーリング層のプーリング領域が重なっていてはなりません。

最大プーリング层のののをする方法の详细ははmaxunpooling2dlayer.を参照してください。

层の名前。字层グラフに层を含めるにははグラフ指定ししなけれなりませを指定指定しなければませを指定がししなけれ前ませ层指定含ましなけれなけれませグラフ指定含ましなけれなけれん前グラフ指定しをなけれとして前指定指定ししなけれとしてんとしてにに指定としてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとして指定としてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてとしてスカラーとしてスカラースカラースカラースカラースカラースカラースカラースカラースカラースカラースカラースカラーとしてとしてとしてとしてとしてに前を指定指定しなけれなけれ前を指定ししなけれなけれませ前指定指定しししなけれ指定指定指定指定しししししれるし含まししれるしれる含まれる含ま含ま含まれる含まん含ま含まれる含まれるれるれる含ま含ま含まれる含まれるれるれるれる含まれる含まれる含ま含まれる含ま含ま含まて姓名''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:char|细绳

この层の単一流のみのみを受け入れます。

データ型:双倍的

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型:细胞

层层の力の数。

有一个不完整的goutputsの値が假的に等しい等しい合,最大プーリング层には“出去”という名前の 1.つの出力があります。

最大プーリング層の出力を最大逆プーリング層への入力として使用するには、有一个不完整的goutputsの値を真的に設定します。この場合、最大プーリング層には、最大逆プーリング層に結合できる 2.つの追加の出力があります。

  • '索引'— プールされた各領域の最大値のインデックス。

  • “尺寸”— 入力の特徴マップのサイズ。

最大逆プーリング層への出力を有効にするには、最大プーリング層のプーリング領域が重なっていてはなりません。

最大プーリング层のののをする方法の详细ははmaxunpooling2dlayer.を参照してください。

データ型:双倍的

層の出力名。

有一个不完整的goutputsの値が假的に等しい等しい合,最大プーリング层には“出去”という名前の 1.つの出力があります。

最大プーリング層の出力を最大逆プーリング層への入力として使用するには、有一个不完整的goutputsの値を真的に設定します。この場合、最大プーリング層には、最大逆プーリング層に結合できる 2.つの追加の出力があります。

  • '索引'— プールされた各領域の最大値のインデックス。

  • “尺寸”— 入力の特徴マップのサイズ。

最大逆プーリング層への出力を有効にするには、最大プーリング層のプーリング領域が重なっていてはなりません。

最大プーリング层のののをする方法の详细ははmaxunpooling2dlayer.を参照してください。

データ型:细胞

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プーリング领域が重なっていない大大プーリングを作作作作者

tillay = maxpooling2dlayer(2,“大步走”2)
tillay = maxpooling2dlayer具有属性:name:''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''0 numOutputs:{'out'} hyperparameters poolsize:[2 2] stride:[2 2] paddingmode:'手动'拼接:[0 0 0]

矩形領域の高さと幅 (プール サイズ) はどちらも 2.です。イメージを垂直方向および水平方向に走査するステップ サイズ (ストライド) も[2]であるため、プーリング領域は重なりません。

配列に领域が重なってない最大大プーリングを含め含め含め含めます含め。

层= [...imageInputLayer([28 1])卷积2Dlayer(5,20)reluLayer MaxPoolig2Dlayer(2,“大步走”,2)完整连接层(10)softmaxLayer分类层]
layers=7x1层阵列,带层:1''图像输入28x28x1图像,带“零中心”规格化2''卷积20 5x5卷积,带跨步[1]和填充[0 0 0 0 0 0 0]3''ReLU ReLU 4''最大池2x2最大池,带跨步[2]和填充[0 0 0 0 0 0]5''全连接10''全连接层6''Softmax Softmax 7''分类输出crossentropyex

プーリング领域が重なっている大大プーリング层ををし。

layer=MaxPoolig2dLayer([3 2],“大步走”2)
layer=MAXPOLOG2DLAYER,属性:名称:''HASSUNPOOLINGOUTPUTS:0 NumOutputs:1 OUTPUTNAME:{'out'}超参数池大小:[3 2]跨步:[2]填充模式:'manual'填充大小:[0]

この層は、サイズ [3 2] のプーリング領域を作成し、各領域の 6.つの要素の最大値を取ります。それぞれのプーリングの次元池化より小さいストライドの次元步行があるため,プーリング领域が重なります。

配列にプーリング領域が重なっている最大プーリング層を含めます。

层= [...imageInputLayer([28 1])卷积2层(5,20)reluLayer MaxPoolig2层([3 2],“大步走”,2)完整连接层(10)softmaxLayer分类层]
图层= 7x1层阵列,图层:1''图像输入28x28x1图像与'zerocenter'归一化2''卷积20 5x5卷积与步幅[1 1]和填充[0 0 0 0] 3''Relu Relu 4''Max汇集3x2 max汇集步进[2 2]和填充[0 0 0 0] 5'完全连接的10完全连接的第6层''softmax softmax 7''分类输出crossentropyex

詳細

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参照

[1] Nagi,J.,F.Ducatele,G.A.Di Caro,D.Ciresan,U.Meier,A.Giusti,F.Nagi,J.Schmidhuber,L.M.Gambardella.“基于视觉的手势识别的最大池卷积神经网络”,《IEEE信号和图像处理应用国际会议》(ICSIPA2011),2011年。

拡张机械

C / C ++コード生成
MATLAB®Coder™をを使てcおよびc ++コード生成します。

GPUコード生成
GPU编码器™ををててnVidia®GPUのためためののののためののし。

R2016Aで导入