Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。ネットワークのアーキテクチャを定義する層。深層学習層の一覧については、深層学習層の一覧を参照してください。ネットワークのアーキテクチャを指定するには、層の配列を直接作成します。オブジェクトを使用します。層をインポートできます。独自のカスタム層を作成する方法については、カスタム深層学習層の定義を参照してください。アーキテクチャを定義します。層を個別に作成してから連結することもできます。アーキテクチャを定義します。classificationLayer];最初の層を選択して、イメージ入力層を表示します。[]イメージ入力層の入力サイズを表示します。3畳み込み層のストライドを表示します。1全結合層のバイアス学習率係数にアクセスします。ネットワークを作成します。数字のイメージを分類するようネットワークに学習させます。この例のシンプルなネットワークは、以下から構成されます。逐次結合層による主分岐。"ショートカット結合"。ショートカット結合は、パラメーターの勾配がネットワークの出力層からより初期の層へとよりスムーズに流れるようにします。ネットワークの主分岐を層配列として作成します。加算層では複数の入力が要素単位で合計されます。加算層で合計する入力数を指定します。すべての層に名前があり、すべての名前が一意でなければなりません。classificationLayer('Name','classOutput')];層配列から層グラフを作成します。すべての層を順に結合します。層グラフをプロットします。畳み込み層を作成し、層グラフに追加します。層の活性化のサイズと一致するように、畳み込みフィルターの数とストライドを指定します。層の出力を加算できます。層がグラフに含まれることを確認するには、層グラフをプロットします。層へのショートカット結合を作成します。入力に結合されています。層の出力を合計します。層が正しく結合されていることを確認するには、層グラフをプロットします。イメージで構成される学習データと検証データを読み込みます。digitTest4DArrayData;学習オプションを指定してネットワークに学習させます。回の反復ごとに検証データを使用してネットワークを検証します。trainNetwork(XTrain,YTrain,lgraph,options);学習済みネットワークのプロパティを表示します。オブジェクトになります。table]検証イメージを分類し、精度を計算します。ネットワークは非常に正確になっています。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。