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완전 연결 계층
완전 연결 계층은 입력값에 가중치 행렬을 곱한 다음 편향 벡터를 더합니다.
는 완전 연결 계층을 반환하고 layer
= fullyConnectedLayer(outputSize
)OutputSize
속성을 지정합니다.
는 이름-값 쌍을 사용하여 선택 사항인 파라미터 및 초기화, 학습률 및 정규화, layer
= fullyConnectedLayer(outputSize
,Name,Value
)Name
속성을 설정합니다. 예를 들어, fullyConnectedLayer(10,'Name','fc1')
은 출력 크기가 10이고 이름이 'fc1'
인 완전 연결 계층을 만듭니다. 여러 개의 이름-값 쌍을 지정할 수 있습니다. 각 속성 이름을 작은따옴표로 묶습니다.
[1] 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.
[2] 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.
[3] Saxe, Andrew M., James L. McClelland, and Surya Ganguli. "Exact solutions to the nonlinear dynamics of learning in deep linear neural networks." arXiv preprint arXiv:1312.6120 (2013).