disconnectLayers

신경망에서 계층 연결 끊기

구문

netUpdated = disconnectLayers(net,s,d)

설명

netUpdated = disconnectLayers(net,s,d)는 dlnetwork 객체 net에서 소스 계층 s와 대상 계층 d의 연결을 끊습니다. 업데이트된 신경망 netUpdated는 net과 동일한 계층을 포함하나 s와 d의 연결은 포함하지 않습니다.

예제

신경망에서 계층 연결 끊기

간단한 신경망을 만들어 플롯으로 표시합니다.

net = dlnetwork;

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1])  
    convolution2dLayer(3,16,Padding="same")
    batchNormalizationLayer
    reluLayer];

net = addLayers(net,layers);
figure
plot(net)

이름이 "conv" 및 "batchnorm"인 계층의 연결을 끊습니다.

net = disconnectLayers(net,"conv","batchnorm");

업데이트된 신경망을 플롯으로 표시합니다.

figure
plot(net)

입력 인수

net — 신경망

dlnetwork 객체

신경망으로, dlnetwork 객체로 지정됩니다.

s — 연결 소스

string형 스칼라 | 문자형 벡터

연결 소스로, 문자형 벡터 또는 string형 스칼라로 지정됩니다.

• 소스 계층이 1개의 출력값을 갖는 경우, s는 계층의 이름입니다.

• 소스 계층이 여러 개의 출력값을 갖는 경우, s는 "layerName/outputName"과 같이 계층 이름과 문자 "/"와 계층 출력값이 결합된 형태의 이름입니다.

예: "conv"

예: "mpool/indices"

d — 연결 대상

string형 스칼라 | 문자형 벡터

연결 대상으로, string형 스칼라 또는 문자형 벡터로 지정됩니다.

• 대상 계층이 1개의 입력값을 갖는 경우, d는 계층의 이름입니다.

• 대상 계층이 여러 개의 입력값을 갖는 경우, d는 "layerName/inputName"과 같이 계층 이름과 문자 "/"와 계층 입력값이 결합된 형태의 이름입니다.

예: "fc"

예: "add/in1"

출력 인수

netUpdated — 업데이트된 신경망

dlnetwork 객체

업데이트된 신경망으로, 초기화되지 않은 dlnetwork 객체로 반환됩니다.

dlnetwork 객체의 학습 가능한 파라미터를 초기화하려면 initialize 함수를 사용하십시오.

disconnectLayers 함수는 양자화 정보를 유지하지 않습니다. 입력 신경망이 양자화된 신경망인 경우 출력 신경망은 양자화 정보를 포함하지 않습니다.

버전 내역

R2017b에 개발됨

R2024a: LayerGraph 객체는 권장되지 않음

R2024a부터 LayerGraph 객체는 권장되지 않습니다. 대신 dlnetwork 객체를 사용하십시오. 이 권장 사항은 다음 구문이 LayerGraph 입력값에 권장되지 않음을 의미합니다.

• lgraphUpdated = disconnectLayers(lgraph,s,d)

LayerGraph 객체를 지원하는 대부분의 함수는 dlnetwork 객체도 지원합니다. 다음 표에서는 LayerGraph 객체의 몇 가지 일반적인 사용법과 dlnetwork 객체 함수를 대신 사용하도록 코드를 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

권장되지 않음	권장됨
lgraph = layerGraph;	net = dlnetwork;
lgraph = layerGraph(layers);	net = dlnetwork(layers,Initialize=false);
lgraph = layerGraph(net);	net = dag2dlnetwork(net);
lgraph = addLayers(lgraph,layers);	net = addLayers(net,layers);
lgraph = removeLayers(lgraph,layerNames);	net = removeLayers(net,layerNames);
lgraph = replaceLayer(lgraph,layerName,layers);	net = replaceLayer(net,layerName,layers);
lgraph = connectLayers(lgraph,s,d);	net = connectLayers(net,s,d);
lgraph = disconnectLayers(lgraph,s,d);	net = disconnectLayers(net,s,d);
plot(lgraph);	plot(net);

dlnetwork 객체로 지정된 신경망을 훈련시키려면 trainnet 함수를 사용하십시오.

참고 항목

trainnet | trainingOptions | dlnetwork | addLayers | removeLayers | replaceLayer | connectLayers | plot

도움말 항목

• Retrain Neural Network to Classify New Images