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2차원 컨벌루션 계층
2차원 컨벌루션 계층은 입력값에 슬라이딩 컨벌루션 필터를 적용합니다. 이 계층은 입력값의 세로와 가로 방향을 따라 필터를 이동하면서 가중치와 입력값의 내적을 계산한 다음 편향 항을 추가하여 입력값을 컨벌루션합니다.
는 2차원 컨벌루션 계층을 만들고 layer
= convolution2dLayer(filterSize
,numFilters
)FilterSize
와 NumFilters
속성을 설정합니다.
는 이름-값 쌍을 사용하여 선택 사항인 layer
= convolution2dLayer(filterSize
,numFilters
,Name,Value
)Stride
, DilationFactor
, NumChannels
, 학습률 및 정규화, 파라미터 및 초기화, Name
속성을 설정합니다. 입력값 채우기를 지정하려면 'Padding'
이름-값 쌍 인수를 사용하십시오. 예를 들어, convolution2dLayer(11,96,'Stride',4,'Padding',1)
은 크기가 [11
11]
인 필터 96개와 크기가 [4 4]
인 스트라이드를 가지며 계층 입력값의 모든 가장자리에 크기 1의 0 채우기를 적용하는 2차원 컨벌루션 계층을 만듭니다. 여러 개의 이름-값 쌍을 지정할 수 있습니다. 각 속성 이름을 작은따옴표로 묶습니다.
[1] LeCun, Y., B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, and L. D. Jackel. "Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network." In Advances in Neural Information Processing Systems 2 (D. Touretzky, ed.). San Francisco: Morgan Kaufmann, 1990.
[2] LeCun, Y., L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. ''Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition.'' Proceedings of the IEEE. Vol. 86, Number 11, 1998, pp. 2278–2324.
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[4] Glorot, Xavier, and Yoshua Bengio. "Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks." In Proceedings of the thirteenth international conference on artificial intelligence and statistics, pp. 249-256. 2010.
[5] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. "Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification." In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp. 1026-1034. 2015.
batchNormalizationLayer
| fullyConnectedLayer
| groupedConvolution2dLayer
| maxPooling2dLayer
| reluLayer
| trainNetwork
| 심층 신경망 디자이너
[1] Image credit: Convolution arithmetic (License)