Contentこのページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして、英語の最新版を参照してください。モデル用に最適化されたコードを生成できます。深層学習の機能を実装できます。オブジェクトのオブジェクト関数を使用して目的の応答を取得します。ジェネレーターを構成できます。オブジェクトで指定したパラメーターが実装されます。カテゴリの確率と共に出力します。コードを生成し、イメージを分類する方法を示します。ネットワークを読み込みます。イメージ分類用の異なる事前学習済みネットワークの読み込みを選択できます。パッケージがインストールされていない場合は、示される手順に従ってソフトウェアをインストールしてください。オブジェクトが格納されています。アーキテクチャを対話的に可視化して表示し、ネットワークに関するエラーや問題を検出して、ネットワーク層についての詳細情報を表示します。層の情報には、層の活性化と学習可能なパラメーターのサイズ、学習可能なパラメーターの総数、および再帰層の状態パラメーターのサイズが含まれます。analyzeNetwork(net);分類するイメージのサイズは、ネットワークの入力サイズと同じでなければなりません。プロパティには、ネットワークによって学習されたクラスの名前が含まれています。個をランダムに表示します。ブロックを挿入します。ブロックをモデルに追加します。224]」を入力します。このブロックにより、入力イメージのサイズがネットワークの入力層のサイズに変更されます。ブロックをダブルクリックします。エディターに表示されます。いう関数を定義します。戻り値として宣言します。オブジェクトを読み込みます。エントリポイント関数への最初の呼び出しで、永続オブジェクトが作成されて設定されます。オブジェクトの再構成と再読み込みが回避されます。メソッドを使用することもできます。指定された層のネットワーク活性化を返します。ラベルを予測することもできます。メソッドを使用できます。これらのメソッドの使用上の注意および制限については、サポートされる関数を参照してください。パラメーターを開きます。これらのブロックを、次の図に示すように接続します。パラメーターにより、シミュレーション中に使用される高速化の方法が決定します。