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depthConcatenationLayer

심도 결합 계층

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설명

심도 결합 계층은 동일한 높이와 너비를 갖는 입력값을 받아서 세 번째 차원(채널 차원)을 따라 결합합니다.

계층을 만들 때 계층의 입력값의 개수를 지정합니다. 입력값은 'in1','in2',...,'inN'과 같은 이름을 갖습니다. 여기서 N은 입력값의 개수입니다. 입력값 이름은 connectLayers 또는 disconnectLayers를 사용하여 계층을 연결하거나 연결을 끊을 때 사용합니다.

생성

구문

layer = depthConcatenationLayer(numInputs)
layer = depthConcatenationLayer(numInputs,'Name',name)

설명

예제

layer = depthConcatenationLayer(numInputs)는 세 번째(채널) 차원을 따라 numInputs개의 입력값을 결합하는 심도 결합 계층을 만듭니다. 이 함수는 NumInputs 속성도 설정합니다.

예제

layer = depthConcatenationLayer(numInputs,'Name',name)은 Name 속성도 설정합니다. 심도 결합 계층을 포함하는 신경망을 만들려면 계층 이름을 지정해야 합니다.

속성

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계층에 대한 입력값의 개수로, 양의 정수로 지정됩니다.

입력값은 'in1','in2',...,'inN'과 같은 이름을 갖습니다. 여기서 N은 NumInputs와 같습니다. 예를 들어 NumInputs가 3인 경우, 입력값은 'in1','in2','in3'이라는 이름을 갖습니다. 입력값 이름은 connectLayers 또는 disconnectLayers를 사용하여 계층을 연결하거나 연결을 끊을 때 사용합니다.

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. 계층 그래프에 이 계층을 포함하려면 계층 이름을 지정해야 합니다.

데이터형: char | string

입력값 이름으로, {'in1','in2',...,'inN'}으로 지정됩니다. 여기서 N은 계층의 입력값 개수입니다.

데이터형: cell

계층의 출력값 개수. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

계층의 출력값 이름. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

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입력값이 2개이고 이름이 'concat_1'인 심도 결합 계층을 만듭니다.

concat = depthConcatenationLayer(2,'Name','concat_1')
concat = 
  DepthConcatenationLayer with properties:

          Name: 'concat_1'
     NumInputs: 2
    InputNames: {'in1'  'in2'}

2개의 ReLU 계층을 만들어서 심도 결합 계층에 연결합니다. 심도 결합 계층은 ReLU 계층의 출력값을 결합합니다. 

relu_1 = reluLayer('Name','relu_1');
relu_2 = reluLayer('Name','relu_2');

lgraph = layerGraph;
lgraph = addLayers(lgraph,relu_1);
lgraph = addLayers(lgraph,relu_2);
lgraph = addLayers(lgraph,concat);

lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_1','concat_1/in1');
lgraph = connectLayers(lgraph,'relu_2','concat_1/in2');

plot(lgraph)

확장 기능

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참고 항목

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도움말 항목

R2017b에 개발됨

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지원

Introducing Deep Learning with MATLAB

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