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classify

훈련된 딥러닝 신경망을 사용하여 데이터 분류

구문

[YPred,scores] = classify(net,imds)

[YPred,scores] = classify(net,ds)

[YPred,scores] = classify(net,X)

[YPred,scores] = classify(net,sequences)

[YPred,scores] = classify(net,tbl)

[YPred,scores] = classify(___,Name,Value)

설명

CPU 또는 GPU에서 딥러닝을 위해 훈련된 신경망을 사용하여 예측을 수행할 수 있습니다. GPU를 사용하려면 Parallel Computing Toolbox™와 CUDA^® 지원 NVIDIA^® GPU(Compute Capability 3.0 이상)가 필요합니다. 하드웨어 요구 사항은 ExecutionEnvironment 이름-값 쌍 인수를 사용하여 지정하십시오.

출력값이 여러 개인 네트워크의 경우, predict를 사용하고 'ReturnCategorial' 옵션을 true로 설정하십시오.

[YPred,scores] = classify(net,imds)는 훈련된 네트워크 net을 사용하여 imds의 영상 데이터에 대한 클래스 레이블을 예측합니다.

[YPred,scores] = classify(net,ds)는 훈련된 네트워크 net을 사용하여 ds의 데이터에 대한 클래스 레이블을 예측합니다. 여러 개의 입력값을 갖는 네트워크의 경우, 결합된 데이터저장소 또는 변환된 데이터저장소 객체와 함께 이 구문을 사용하십시오.

[YPred,scores] = classify(net,X)는 훈련된 네트워크 net을 사용하여 X의 영상 데이터에 대한 클래스 레이블을 예측합니다.

[YPred,scores] = classify(net,sequences)는 훈련된 LSTM 네트워크 net을 사용하여 sequences의 시계열 또는 시퀀스 데이터에 대한 클래스 레이블을 예측합니다.

[YPred,scores] = classify(net,tbl)은 훈련된 네트워크 net을 사용하여 tbl의 데이터에 대한 클래스 레이블을 예측합니다.

[YPred,scores] = classify(___,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍 인수로 지정된 추가 옵션을 사용하여 클래스 레이블을 예측합니다.

팁

서로 다른 길이를 갖는 시퀀스를 사용하여 예측을 수행할 때는 미니 배치 크기가 입력 데이터에 추가되는 채우기 양에 영향을 주어 서로 다른 예측값이 나올 수 있습니다. 이 경우 여러 값을 사용해 보며 어느 것이 네트워크에 가장 적합한지 살펴보십시오. 미니 배치 크기와 채우기 옵션을 지정하려면 'MiniBatchSize' 옵션과 'SequenceLength' 옵션을 사용하십시오.

예제

훈련된 ConvNet을 사용하여 영상 분류하기

샘플 데이터를 불러옵니다.

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;

digitTrain4DArrayData는 숫자 훈련 세트를 4차원 배열 데이터로 불러옵니다. XTrain은 28x28x1x5,000 배열입니다. 여기서 28은 영상의 높이이고 28은 너비입니다. 1은 채널 개수이고 5,000은 손으로 쓴 숫자를 표시하는 합성 영상의 개수입니다. YTrain은 각 관측값에 대한 레이블을 포함하는 categorical형 벡터입니다.

컨벌루션 신경망 아키텍처를 생성합니다.

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

옵션을 모멘텀을 사용한 확률적 경사하강법의 디폴트 설정으로 설정합니다.

options = trainingOptions('sgdm');

네트워크를 훈련시킵니다.

rng('default')
net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

Training on single CPU.
Initializing input data normalization.
|========================================================================================|
|  Epoch  |  Iteration  |  Time Elapsed  |  Mini-batch  |  Mini-batch  |  Base Learning  |
|         |             |   (hh:mm:ss)   |   Accuracy   |     Loss     |      Rate       |
|========================================================================================|
|       1 |           1 |       00:00:00 |       10.16% |       2.3195 |          0.0100 |
|       2 |          50 |       00:00:03 |       50.78% |       1.7102 |          0.0100 |
|       3 |         100 |       00:00:07 |       63.28% |       1.1632 |          0.0100 |
|       4 |         150 |       00:00:10 |       60.16% |       1.0859 |          0.0100 |
|       6 |         200 |       00:00:14 |       68.75% |       0.8996 |          0.0100 |
|       7 |         250 |       00:00:17 |       76.56% |       0.7919 |          0.0100 |
|       8 |         300 |       00:00:20 |       73.44% |       0.8411 |          0.0100 |
|       9 |         350 |       00:00:23 |       81.25% |       0.5514 |          0.0100 |
|      11 |         400 |       00:00:26 |       90.62% |       0.4744 |          0.0100 |
|      12 |         450 |       00:00:30 |       92.19% |       0.3614 |          0.0100 |
|      13 |         500 |       00:00:33 |       94.53% |       0.3159 |          0.0100 |
|      15 |         550 |       00:00:36 |       96.09% |       0.2543 |          0.0100 |
|      16 |         600 |       00:00:39 |       92.19% |       0.2765 |          0.0100 |
|      17 |         650 |       00:00:43 |       95.31% |       0.2461 |          0.0100 |
|      18 |         700 |       00:00:46 |       99.22% |       0.1418 |          0.0100 |
|      20 |         750 |       00:00:49 |       98.44% |       0.1000 |          0.0100 |
|      21 |         800 |       00:00:52 |       98.44% |       0.1448 |          0.0100 |
|      22 |         850 |       00:00:56 |       98.44% |       0.0989 |          0.0100 |
|      24 |         900 |       00:01:00 |       96.88% |       0.1316 |          0.0100 |
|      25 |         950 |       00:01:03 |      100.00% |       0.0859 |          0.0100 |
|      26 |        1000 |       00:01:06 |      100.00% |       0.0701 |          0.0100 |
|      27 |        1050 |       00:01:10 |      100.00% |       0.0759 |          0.0100 |
|      29 |        1100 |       00:01:14 |       99.22% |       0.0663 |          0.0100 |
|      30 |        1150 |       00:01:17 |       98.44% |       0.0775 |          0.0100 |
|      30 |        1170 |       00:01:18 |       99.22% |       0.0732 |          0.0100 |
|========================================================================================|

훈련된 네트워크를 테스트 세트에 대해 실행합니다.

[XTest,YTest]= digitTest4DArrayData;
YPred = classify(net,XTest);

테스트 데이터에 있는 처음 10개 영상을 표시하고 classify로 분류한 결과와 비교합니다.

[YTest(1:10,:) YPred(1:10,:)]

ans = 10x2 categorical array
     0      0 
     0      0 
     0      0 
     0      0 
     0      0 
     0      0 
     0      0 
     0      0 
     0      0 
     0      0 

처음 10개 영상에 대해서는 classify의 결과가 실제(참) 숫자와 일치합니다.

모든 테스트 데이터에 대해 정확도를 계산합니다.

accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

accuracy = 0.9820

훈련된 LSTM 네트워크를 사용하여 시퀀스 분류하기

사전 훈련된 네트워크를 불러옵니다. JapaneseVowelsNet은 [1]과 [2]에서 설명한 Japanese Vowels 데이터셋에서 사전 훈련된 LSTM 네트워크입니다. 이 데이터 세트는 미니 배치 크기 27을 가지며 시퀀스 길이를 기준으로 정렬된 시퀀스에서 훈련되었습니다.

load JapaneseVowelsNet

네트워크 아키텍처를 표시합니다.

net.Layers

ans = 
  5x1 Layer array with layers:

     1   'sequenceinput'   Sequence Input          Sequence input with 12 dimensions
     2   'lstm'            LSTM                    LSTM with 100 hidden units
     3   'fc'              Fully Connected         9 fully connected layer
     4   'softmax'         Softmax                 softmax
     5   'classoutput'     Classification Output   crossentropyex with '1' and 8 other classes

테스트 데이터를 불러옵니다.

[XTest,YTest] = japaneseVowelsTestData;

테스트 데이터를 분류합니다.

YPred = classify(net,XTest);

처음 10개 시퀀스의 레이블을 예측된 레이블과 함께 표시합니다.

[YTest(1:10) YPred(1:10)]

ans = 10x2 categorical array
     1      1 
     1      1 
     1      1 
     1      1 
     1      1 
     1      1 
     1      1 
     1      1 
     1      1 
     1      1 

예측의 분류 정확도를 계산합니다.

accuracy = sum(YPred == YTest)/numel(YTest)

accuracy = 0.8595

입력 인수

net — 훈련된 네트워크

SeriesNetwork 객체 | DAGNetwork 객체

훈련된 네트워크로, SeriesNetwork 또는 DAGNetwork 객체로 지정됩니다. 사전 훈련된 네트워크를 가져오거나(예: googlenet 함수 사용) trainNetwork를 사용하여 자신만의 고유한 네트워크를 훈련시켜 훈련된 네트워크를 얻을 수 있습니다.

imds — 영상 데이터저장소

ImageDatastore 객체

영상 데이터저장소로, ImageDatastore 객체로 지정됩니다.

ImageDatastore는 프리페치 작업을 사용한 JPG 또는 PNG 영상 파일의 배치 읽기를 허용합니다. 영상 읽기를 위해 사용자 지정 함수를 사용하는 경우, ImageDatastore는 프리페치를 수행하지 않습니다.

팁

딥러닝을 위해 영상을 효율적으로 전처리하려면(영상 크기 조정 포함) augmentedImageDatastore를 사용하십시오.

imageDatastore의 readFcn 옵션은 일반적으로 상당히 느리므로 사용하지 마십시오.

ds — 데이터저장소

데이터저장소

입력 데이터의 데이터저장소.

입력값이 1개인 네트워크의 경우, ds는 다음 중 하나를 반환할 수 있습니다.

• 단일 영상

• 여러 영상으로 구성된 셀형 배열

• 첫 번째 열에 여러 영상이 포함된 테이블

입력값이 여러 개인 네트워크의 경우, ds는 입력 데이터가 포함된 numInputs개 열의 셀형 배열을 반환하는 결합 또는 변환된 데이터저장소여야 합니다. 여기서 numInputs는 네트워크 입력값의 개수입니다. 셀형 배열의 i번째 요소는 입력값 net.InputNames(i)에 대응됩니다.

자세한 내용은 Datastores for Deep Learning 항목을 참조하십시오.

X — 영상 데이터

숫자형 배열

영상 데이터로, 숫자형 배열로 지정됩니다. 배열의 크기는 영상 입력값의 유형에 따라 달라집니다.

입력	설명
2차원 영상	hxwxcxN 숫자형 배열로, 여기서 h, w, c는 각각 영상의 높이, 너비, 채널 개수이고 N은 영상 개수입니다.
3차원 영상	hxwxdxcxN 숫자형 배열로, 여기서 h, w, d, c는 각각 영상의 높이, 너비, 깊이, 채널 개수이고 N은 영상 개수입니다.

배열에 NaN이 포함되어 있는 경우, 이 값이 네트워크 끝까지 전파됩니다.

sequences — 시퀀스 또는 시계열 데이터

숫자형 시퀀스로 구성된 셀형 배열 | 숫자형 배열 | 데이터저장소

시퀀스 또는 시계열 데이터로, 숫자형 배열로 구성된 Nx1 셀형 배열, 단일 시퀀스를 나타내는 숫자형 배열 또는 데이터저장소로 지정됩니다. 여기서 N은 관측값 개수입니다.

셀형 배열 또는 숫자형 배열 입력값에 대해, 시퀀스를 포함하는 숫자형 배열의 차원은 데이터 유형에 따라 달라집니다.

입력	설명
벡터 시퀀스	cxs 행렬. 여기서 c는 시퀀스의 특징 개수이고 s는 시퀀스 길이입니다.
2차원 영상 시퀀스	hxwxcxs 배열. 여기서 h, w, c는 영상의 높이, 너비, 채널 개수이고 s는 시퀀스 길이입니다.
3차원 영상 시퀀스	hxwxdxcxs 배열. 여기서 h, w, d, c는 3차원 영상의 높이, 너비, 깊이, 채널 개수이고 s는 시퀀스 길이입니다.

데이터저장소 입력값의 경우, 데이터저장소는 데이터를 시퀀스로 구성된 셀형 배열 또는 첫 번째 열이 시퀀스를 포함하는 테이블로 반환해야 합니다. 시퀀스 데이터의 차원은 위 표와 같아야 합니다.

tbl — 영상 테이블

table

첫 번째 열에 입력 데이터가 포함된 영상 테이블입니다. 테이블의 각 행은 관측값 하나에 대응됩니다. 테이블은 문자형 벡터로 지정된, 영상에 대한 절대 또는 상대 파일 경로를 포함하거나 숫자형 배열로 지정된 영상을 포함합니다.

데이터형: table

이름-값 쌍의 인수

예: 'MiniBatchSize','256'은 미니 배치 크기를 256으로 지정합니다.

선택적으로 Name,Value 인수가 쉼표로 구분되어 지정됩니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. Name은 작은따옴표(' ') 안에 표시해야 합니다.

'MiniBatchSize' — 미니 배치의 크기

128 (디폴트 값) | 양의 정수

예측에 사용할 미니 배치의 크기로, 양의 정수로 지정됩니다. 미니 배치가 클수록 메모리가 더 많이 필요하지만 예측 속도는 빨라질 수 있습니다.

서로 다른 길이를 갖는 시퀀스를 사용하여 예측을 수행할 때는 미니 배치 크기가 입력 데이터에 추가되는 채우기 양에 영향을 주어 서로 다른 예측값이 나올 수 있습니다. 이 경우 여러 값을 사용해 보며 어느 것이 네트워크에 가장 적합한지 살펴보십시오. 미니 배치 크기와 채우기 옵션을 지정하려면 'MiniBatchSize' 옵션과 'SequenceLength' 옵션을 사용하십시오.

예: 'MiniBatchSize',256

'Acceleration' — 성능 최적화

'auto' (디폴트 값) | 'mex' | 'none'

성능 최적화로, 'Acceleration'과 함께 다음 중 하나가 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

• 'auto' — 입력 네트워크 및 하드웨어 리소스에 적합한 여러 최적화를 자동으로 적용합니다.

• 'mex' — MEX 함수를 컴파일하고 실행합니다. 이 옵션은 GPU를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다. GPU를 사용하려면 Parallel Computing Toolbox와 CUDA 지원 NVIDIA GPU(Compute Capability 3.0 이상)가 필요합니다. Parallel Computing Toolbox 또는 적당한 GPU를 사용할 수 없는 경우, 오류가 반환됩니다.

• 'none' — 모든 가속을 비활성화합니다.

디폴트 옵션은 'auto'입니다. 'auto'가 지정된 경우 MATLAB^®은 호환되는 여러 최적화를 적용합니다. 'auto' 옵션을 사용할 경우 MATLAB은 절대로 MEX 함수를 생성하지 않습니다.

'Acceleration' 옵션 'auto'와 'mex'를 사용하면 성능이 향상될 수 있는 대신 초기 실행 시간이 늘어납니다. 호환되는 파라미터를 사용한 후속 호출은 더 빨리 실행됩니다. 성능 최적화는 새 입력 데이터를 사용하여 함수를 여러 번 호출해야 하는 경우에 사용하십시오.

'mex' 옵션은 네트워크와 함수 호출에서 사용된 파라미터에 따라 MEX 함수를 생성하고 실행합니다. 단일 네트워크에 한 번에 여러 개의 MEX 함수가 연결되어 있을 수 있습니다. 네트워크 변수를 지우면 해당 네트워크에 연결된 모든 MEX 함수도 지워집니다.

'mex' 옵션은 GPU를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다. C/C++ 컴파일러가 설치되어 있어야 하며 GPU Coder™ Interface for Deep Learning Libraries 지원 패키지가 필요합니다. MATLAB의 애드온 탐색기를 사용하여 지원 패키지를 설치하십시오. 설정 지침은 MEX Setup (GPU Coder) 항목을 참조하십시오. GPU Coder는 필요하지 않습니다.

'mex' 옵션은 모든 계층을 지원하지는 않습니다. 지원되는 계층 목록은 Supported Layers (GPU Coder) 항목을 참조하십시오. sequenceInputLayer를 포함하는 순환 신경망(RNN)은 지원되지 않습니다.

'mex' 옵션을 사용할 때는 MATLAB Compiler™를 사용하여 네트워크를 배포할 수 없습니다.

예: 'Acceleration','mex'

'ExecutionEnvironment' — 하드웨어 리소스

'auto' (디폴트 값) | 'gpu' | 'cpu'

하드웨어 리소스로, 'ExecutionEnvironment'와 함께 다음 중 하나가 쉼표로 구분되어 지정됩니다.

• 'auto' — GPU를 사용할 수 있으면 GPU를 사용하고 그렇지 않으면 CPU를 사용합니다.

• 'gpu' — GPU를 사용합니다. GPU를 사용하려면 Parallel Computing Toolbox와 CUDA 지원 NVIDIA GPU(Compute Capability 3.0 이상)가 필요합니다. Parallel Computing Toolbox 또는 적당한 GPU를 사용할 수 없는 경우, 오류가 반환됩니다.

• 'cpu' — CPU를 사용합니다.

예: 'ExecutionEnvironment','cpu'

'SequenceLength' — 입력 시퀀스를 채우거나 자르거나 분할하는 옵션

'longest' (디폴트 값) | 'shortest' | 양의 정수

입력 시퀀스를 채우거나 자르거나 분할하는 옵션으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

• 'longest' — 각 미니 배치의 시퀀스가 가장 긴 시퀀스와 길이가 같아지도록 채웁니다. 이 옵션은 채우기로 인해 네트워크에 잡음이 포함되더라도 데이터를 버리지 않습니다.

• 'shortest' — 각 미니 배치의 시퀀스가 가장 짧은 시퀀스와 길이가 같아지도록 자릅니다. 이 옵션은 데이터를 버리게 되더라도 채우기를 추가하지 않습니다.

• 양의 정수 — 각 미니 배치에 대해, 미니 배치의 가장 긴 시퀀스 길이보다 큰 지정된 길이의 가장 가까운 배수로 시퀀스를 채운 다음, 지정된 길이를 갖는 더 작은 크기의 시퀀스로 분할합니다. 분할이 이루어지면 소프트웨어가 미니 배치를 추가로 만듭니다. 전체 시퀀스가 메모리에 맞지 않으면 이 옵션을 사용하십시오. 또는 'MiniBatchSize' 옵션을 더 낮은 값으로 설정하여 미니 배치당 시퀀스 개수를 줄여 보십시오.

입력 시퀀스 채우기, 자르기, 분할의 효과에 대한 자세한 정보는 시퀀스 채우기, 자르기 및 분할 항목을 참조하십시오.

예: 'SequenceLength','shortest'

'SequencePaddingDirection' — 채우기 또는 자르기 방향

'right' (디폴트 값) | 'left'

채우기 또는 자르기 방향으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

• 'right' — 시퀀스들을 오른쪽에서 채우거나 자릅니다. 시퀀스들은 동일한 시간 스텝에서 시작하며 소프트웨어가 시퀀스들의 끝 부분에서 자르기나 채우기를 수행합니다.

• 'left' — 시퀀스들을 왼쪽에서 채우거나 자릅니다. 시퀀스들이 동일한 시간 스텝에서 끝나도록 소프트웨어가 시퀀스들의 시작 부분에서 자르기나 채우기를 수행합니다.

LSTM 계층은 시퀀스 데이터를 한 번에 하나의 시간 스텝씩 처리하기 때문에 계층의 OutputMode 속성이 'last'인 경우 마지막 시간 스텝에서의 채우기가 계층 출력에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 시퀀스 데이터를 왼쪽에서 채우거나 자르려면 'SequencePaddingDirection' 옵션을 'left'로 설정하십시오.

sequence-to-sequence 네트워크의 경우(각 LSTM 계층의 OutputMode 속성이 'sequence'인 경우), 첫 시간 스텝들에서의 채우기가 앞쪽에 있는 시간 스텝들의 예측에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 시퀀스 데이터를 오른쪽에서 채우거나 자르려면 'SequencePaddingDirection' 옵션을 'right'로 설정하십시오.

입력 시퀀스 채우기, 자르기, 분할의 효과에 대한 자세한 정보는 시퀀스 채우기, 자르기 및 분할 항목을 참조하십시오.

'SequencePaddingValue' — 입력 시퀀스에 채울 값

0 (디폴트 값) | 스칼라

입력 시퀀스에 채울 값으로, 스칼라로 지정됩니다. 이 옵션은 SequenceLength가 'longest' 또는 양의 정수인 경우에만 유효합니다. 시퀀스를 NaN으로 채우면 네트워크 전체로 오류가 전파될 수 있으므로 유의하십시오.

예: 'SequencePaddingValue',-1

출력 인수

YPred — 예측 클레스 레이블

categorical형 벡터 | categorical형 벡터로 구성된 셀형 배열

예측 클래스 레이블로, categorical형 벡터 또는 categorical형 벡터로 구성된 셀형 배열로 반환됩니다. YPred의 형식은 문제의 유형에 따라 달라집니다.

다음 표에서는 분류 문제의 형식을 설명합니다.

작업	형식
영상 분류	레이블로 구성된 Nx1 categorical형 벡터로, 여기서 N은 관측값의 개수입니다.
sequence-to-label 분류
sequence-to-sequence 분류	레이블로 구성된 categorical형 시퀀스의 Nx1 셀형 배열로, 여기서 N은 관측값의 개수입니다. 각 시퀀스는 각 미니 배치에 독립적으로 SequenceLength 옵션을 적용한 후의 대응하는 입력 시퀀스와 시간 스텝의 개수가 같습니다.

관측값이 1개인 sequence-to-sequence 분류 문제의 경우, sequences는 행렬이 될 수 있습니다. 이 경우 YPred는 레이블로 구성된 categorical형 시퀀스입니다.

scores — 예측 클래스 점수

행렬 | 행렬로 구성된 셀형 배열

예측 점수 또는 응답 변수로, 행렬 또는 행렬로 구성된 셀형 배열로 반환됩니다. scores의 형식은 문제의 유형에 따라 달라집니다.

다음 표에서는 scores의 형식을 설명합니다.

작업	형식
영상 분류	NxK 행렬로, 여기서 N은 관측값의 개수이고 K는 클래스의 개수입니다.
sequence-to-label 분류
sequence-to-sequence 분류	행렬로 구성된 Nx1 셀형 배열로, 여기서 N은 관측값의 개수입니다. 시퀀스는 K개의 행을 가진 행렬로, 여기서 K는 클래스의 개수입니다. 각 시퀀스는 각 미니 배치에 독립적으로 SequenceLength 옵션을 적용한 후의 대응하는 입력 시퀀스와 시간 스텝의 개수가 같습니다.

관측값이 1개인 sequence-to-sequence 분류 문제의 경우, sequences는 행렬이 될 수 있습니다. 이 경우 scores는 예측 클래스 점수로 구성된 행렬입니다.

분류 점수를 살펴보는 예제는 딥러닝을 사용하여 웹캠 영상 분류하기 항목을 참조하십시오.

알고리즘

Deep Learning Toolbox™에 포함된 딥러닝 훈련, 예측 및 검증을 위한 모든 함수는 단정밀도 부동소수점 연산방식을 사용하여 계산을 수행합니다. 딥러닝을 위한 함수에는 trainNetwork, predict, classify, activations가 있습니다. CPU와 GPU를 모두 사용하여 네트워크를 훈련시키는 경우, 단정밀도 연산방식이 사용됩니다.

대안

출력값이 여러 개인 네트워크의 경우, predict를 사용하고 'ReturnCategorial' 옵션을 true로 설정하십시오.

predict를 사용하여, 훈련된 네트워크에서 예측 점수를 계산할 수 있습니다.

activations를 사용하여 네트워크 계층에서의 활성화 결과를 구할 수 있습니다.

sequence-to-label 및 sequence-to-sequence 분류 네트워크의 경우, classifyAndUpdateState와 predictAndUpdateState를 사용하여 네트워크 상태를 예측하고 업데이트할 수 있습니다.

참고 문헌

[1] M. Kudo, J. Toyama, and M. Shimbo. "Multidimensional Curve Classification Using Passing-Through Regions." Pattern Recognition Letters. Vol. 20, No. 11–13, pages 1103–1111.

[2] UCI Machine Learning Repository: Japanese Vowels Dataset. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Japanese+Vowels

참고 항목

activations | classifyAndUpdateState | predict | predictAndUpdateState

도움말 항목

• GoogLeNet을 사용하여 영상 분류하기
• 딥러닝을 사용하여 웹캠 영상 분류하기

R2016a에 개발됨

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