swishLayer

Swish 계층

R2021a 이후

설명

swish 활성화 계층은 계층 입력값에 swish 함수를 적용합니다.

swish 연산은 다음과 같이 표현됩니다.$$f(x)=\frac{x}{1+e^{-x}}$$

생성

구문

layer = swishLayer

layer = swishLayer('Name',Name)

설명

layer = swishLayer는 swish 계층을 만듭니다.

layer = swishLayer('Name',Name)은 swish 계층을 만들고 이름-값 인수를 사용하여 선택적 속성인 Name을 설정합니다. 예를 들어, swishLayer('Name','swish1')은 이름이 'swish1'인 swish 계층을 만듭니다.

속성

Name — 계층 이름

'' (디폴트 값) | 문자형 벡터 | string형 스칼라

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainnet 및 dlnetwork 함수는 이름이 지정되지 않은 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

SwishLayer 객체는 이 속성을 문자형 벡터로 저장합니다.

데이터형: char | string

NumInputs — 입력값의 개수

읽기 전용: 1 (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층에 대한 입력값의 개수로, 1로 저장됩니다. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: double

InputNames — 입력값 이름

읽기 전용: {'in'} (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

입력값 이름으로, {'in'}으로 저장됩니다. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: cell

NumOutputs — 출력값 개수

읽기 전용: 1 (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 개수로, 1로 저장됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

OutputNames — 출력값 이름

읽기 전용: {'out'} (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

출력값 이름으로, {'out'}으로 저장됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

swish 계층 만들기

이름이 'swish1'인 swish 계층을 만듭니다.

layer = swishLayer('Name','swish1')

layer = 
  SwishLayer with properties:

    Name: 'swish1'

   Learnable Parameters
    No properties.

   State Parameters
    No properties.

  Show all properties

Layer 배열에 swish 계층을 포함시킵니다.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    batchNormalizationLayer
    swishLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer]

layers = 
  7×1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input           28×28×1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution       20 5×5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization   Batch normalization
     4   ''   Swish                 Swish
     5   ''   2-D Max Pooling       2×2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   Fully Connected       10 fully connected layer
     7   ''   Softmax               softmax

알고리즘

Swish 계층

swish 활성화 계층은 계층 입력값에 swish 함수를 적용합니다. swish 연산은 다음과 같이 표현됩니다. $$f(x)=\frac{x}{1+e^{-x}}$$ swish 계층은 입력값의 크기를 변경하지 않습니다.

일부 응용 사례에서 swish 계층 같은 활성화 계층은 훈련 정확도를 개선하며, 보통 컨벌루션 계층과 정규화 계층 뒤에 옵니다. 기타 비선형 활성화 계층은 이와 다른 연산을 수행합니다. 활성화 계층 목록은 활성화 계층 항목을 참조하십시오.

계층 입력 형식 및 출력 형식

계층 배열 또는 계층 그래프의 계층은 뒤에 오는 계층에 데이터를 전달할 때 형식이 지정된 dlarray 객체로 전달합니다. dlarray 객체의 형식은 문자들로 구성된 문자열로, 각 문자는 데이터의 대응되는 차원을 설명합니다. 형식은 다음 문자 중 하나 이상으로 구성됩니다.

• "S" — 공간

• "C" — 채널

• "B" — 배치

• "T" — 시간

• "U" — 지정되지 않음

4차원 배열로 표현되는 2차원 영상 데이터를 예로 들면 처음 2개 차원은 영상의 공간 차원, 3번째 차원은 영상의 채널, 4번째 차원은 배치 차원에 대응되며, "SSCB"(공간, 공간, 채널, 배치) 형식으로 설명할 수 있습니다.

SwishLayer 객체는 요소별 연산을 적용하고 모든 형식의 입력 데이터를 지원합니다. 계층은 차원을 추가하거나 제거하지 않으므로 입력 데이터와 같은 형식을 갖는 데이터를 출력합니다.

확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

R2021a에 개발됨

참고 항목

trainnet | trainingOptions | dlnetwork | reluLayer | batchNormalizationLayer | leakyReluLayer | clippedReluLayer

도움말 항목

• 분류를 수행하는 간단한 딥러닝 신경망 만들기
• 회귀를 위해 컨벌루션 신경망 훈련시키기
• MATLAB의 딥러닝
• Compare Activation Layers
• 딥러닝 계층 목록