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clippedReluLayer

Clipped ReLU(Rectified Linear Unit) 계층

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설명

Clipped ReLU 계층은 0보다 작은 입력값은 모두 0으로 설정하고 자르기 상한(clipping ceiling)보다 큰 값은 모두 자르기 상한값으로 설정하는 임계값 연산을 수행합니다.

이 연산은 다음과 동일합니다.

f(x)={0,x<0x,0≤x<ceilingceiling,x≥ceiling.

자르기는 출력값이 지나치게 커지는 것을 방지합니다.

생성

구문

layer = clippedReluLayer(ceiling)
layer = clippedReluLayer(ceiling,'Name',Name)

설명

layer = clippedReluLayer(ceiling)은 자르기 상한이 ceiling인 Clipped ReLU 계층을 반환합니다.

예제

layer = clippedReluLayer(ceiling,'Name',Name)은 선택적 속성인 Name을 설정합니다.

속성

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Clipped ReLU

입력값 자르기 상한으로, 양의 스칼라로 지정됩니다.

예: 10

계층

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph, dlnetwork 함수는 ''로 설정된 Name으로 계층에 이름을 자동 할당합니다.

데이터형: char | string

이 속성은 읽기 전용입니다.

계층의 입력값 개수. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: double

이 속성은 읽기 전용입니다.

계층의 입력값 이름. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: cell

이 속성은 읽기 전용입니다.

계층의 출력값 개수. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

이 속성은 읽기 전용입니다.

계층의 출력값 이름. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

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라이브 스크립트 열기

이름이 'clip1' 이고 자르기 상한이 10인 Clipped ReLU 계층을 만듭니다.

layer = clippedReluLayer(10,'Name','clip1')
layer = 
  ClippedReLULayer with properties:

       Name: 'clip1'

   Hyperparameters
    Ceiling: 10

Layer 배열에 Clipped ReLU 계층을 포함시킵니다.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    clippedReluLayer(10)
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  7x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             20 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Clipped ReLU            Clipped ReLU with ceiling 10
     4   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     5   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     6   ''   Softmax                 softmax
     7   ''   Classification Output   crossentropyex

참고 문헌
[1] Hannun, Awni, Carl Case, Jared Casper, Bryan Catanzaro, Greg Diamos, Erich Elsen, Ryan Prenger, et al. "Deep speech: Scaling up end-to-end speech recognition." Preprint, submitted 17 Dec 2014. http://arxiv.org/abs/1412.5567
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
R2017b에 개발됨
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