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leakyReluLayer

Leaky ReLU(Rectified Linear Unit) 계층

설명

Leaky ReLU 계층은 0보다 작은 모든 입력값에 고정된 스칼라를 곱하는 임계값 연산을 수행합니다.

이 연산은 다음과 동일합니다.

$$f(x)=\{\begin{array}{ll}x,\hfill & x\ge 0\hfill \\ scale*x,\hfill & x<0\hfill \end{array}.$$

생성

구문

layer = leakyReluLayer

layer = leakyReluLayer(scale)

layer = leakyReluLayer(___,'Name',Name)

설명

layer = leakyReluLayer는 Leaky ReLU 계층을 반환합니다.

layer = leakyReluLayer(scale)은 음의 입력값에 대한 스칼라 승수가 scale인 Leaky ReLU 계층을 반환합니다.

layer = leakyReluLayer(___,'Name',Name)은 Leaky ReLU 계층을 반환하고 선택적 속성인 Name을 설정합니다.

속성

Leaky ReLU

Scale — 음의 입력값에 대한 스칼라 승수

0.01 (디폴트 값) | 숫자형 스칼라

음의 입력값에 대한 스칼라 승수로, 숫자형 스칼라로 지정됩니다.

예: 0.4

계층

Name — 계층 이름

"" (디폴트 값) | 문자형 벡터 | string형 스칼라

계층 이름으로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다. Layer 배열 입력값에 대해 trainnet 및 dlnetwork 함수는 이름이 ""인 계층에 자동으로 이름을 할당합니다.

LeakyReLULayer 객체는 이 속성을 문자형 벡터로 저장합니다.

데이터형: char | string

NumInputs — 입력값의 개수

1 (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층에 대한 입력값의 개수로, 1로 반환됩니다. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: double

InputNames — 입력값 이름

{'in'} (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

입력값 이름으로, {'in'}으로 반환됩니다. 이 계층은 단일 입력값만 받습니다.

데이터형: cell

NumOutputs — 출력값 개수

1 (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

계층의 출력값 개수로, 1로 반환됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: double

OutputNames — 출력값 이름

{'out'} (디폴트 값)

읽기 전용 속성입니다.

출력값 이름으로, {'out'}으로 반환됩니다. 이 계층은 단일 출력값만 가집니다.

데이터형: cell

예제

Leaky ReLU 계층 만들기

이름이 'leaky1'이고 음의 입력값에 대한 스칼라 승수가 0.1인 Leaky ReLU 계층을 만듭니다.

layer = leakyReluLayer(0.1,'Name','leaky1')

layer = 
  LeakyReLULayer with properties:

     Name: 'leaky1'

   Hyperparameters
    Scale: 0.1000

Layer 배열에 Leaky ReLU 계층을 포함시킵니다.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(3,16)
    batchNormalizationLayer
    leakyReluLayer
    
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    convolution2dLayer(3,32)
    batchNormalizationLayer
    leakyReluLayer
    
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer]

layers = 
  10x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input           28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   2-D Convolution       16 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   Batch Normalization   Batch normalization
     4   ''   Leaky ReLU            Leaky ReLU with scale 0.01
     5   ''   2-D Max Pooling       2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     6   ''   2-D Convolution       32 3x3 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     7   ''   Batch Normalization   Batch normalization
     8   ''   Leaky ReLU            Leaky ReLU with scale 0.01
     9   ''   Fully Connected       10 fully connected layer
    10   ''   Softmax               softmax

알고리즘

계층 입력 형식 및 출력 형식

계층 배열 또는 계층 그래프의 계층은 뒤에 오는 계층에 데이터를 전달할 때 형식이 지정된 dlarray 객체로 전달합니다. dlarray 객체의 형식은 문자들로 구성된 문자열로, 각 문자는 데이터의 대응되는 차원을 설명합니다. 형식은 다음 문자 중 하나 이상으로 구성됩니다.

• "S" — 공간

• "C" — 채널

• "B" — 배치

• "T" — 시간

• "U" — 지정되지 않음

4차원 배열로 표현되는 2차원 영상 데이터를 예로 들면 처음 2개 차원은 영상의 공간 차원, 3번째 차원은 영상의 채널, 4번째 차원은 배치 차원에 대응되며, "SSCB"(공간, 공간, 채널, 배치) 형식으로 설명될 수 있습니다.

LeakyReLULayer 객체는 요소별 연산을 적용하고 모든 형식의 입력 데이터를 지원합니다. 계층은 차원을 추가하거나 제거하지 않으므로 입력값과 같은 형식을 갖는 데이터를 출력합니다.

참고 문헌

[1] Maas, Andrew L., Awni Y. Hannun, and Andrew Y. Ng. "Rectifier nonlinearities improve neural network acoustic models." In Proc. ICML, vol. 30, no. 1. 2013.

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

참고 항목

trainnet | trainingOptions | preluLayer | dlnetwork | reluLayer | clippedReluLayer | swishLayer

도움말 항목

• 분류를 수행하는 간단한 딥러닝 신경망 만들기
• 회귀를 위해 컨벌루션 신경망 훈련시키기
• MATLAB의 딥러닝
• Compare Activation Layers
• 딥러닝 계층 목록