主要内容

leakyReluLayer

漏水的解决线性单元(ReLU)层

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描述

漏水的ReLU层执行一个阈值操作,任何输入值小于零乘以一个固定的标量。

这个操作是等价的:

f ( x ) = { x , x ≥ 0 年代 c 一个 l e * x , x < 0 。

创建

语法

层= leakyReluLayer
层= leakyReluLayer(规模)
层= leakyReluLayer (<年代pan class="argument_placeholder">___“名字”,名称)

描述

层= leakyReluLayer返回一个漏水的ReLU层。

层= leakyReluLayer (规模)返回一个漏水的ReLU层-输入等于一个标量乘法器规模。

例子

层= leakyReluLayer (<年代pan class="argument_placeholder">___“名称”,的名字)返回一个漏水的ReLU层和设置可选的<一个href="//www.tianjin-qmedu.com/help/nnet/ref/nnet.cnn.layer.leakyrelulayer.html" class="intrnllnk">的名字财产。

属性

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漏水的ReLU

标量乘法器为负的输入值,指定为一个数字标量。

例子:0.4

层

图层名称,指定为一个特征向量或字符串标量。为层数组输入,<一个href="//www.tianjin-qmedu.com/help/nnet/ref/trainnetwork.html">trainNetwork,<一个href="//www.tianjin-qmedu.com/help/nnet/ref/assemblenetwork.html">assembleNetwork,<一个href="//www.tianjin-qmedu.com/help/nnet/ref/nnet.cnn.layergraph.html">layerGraph,<一个href="//www.tianjin-qmedu.com/help/nnet/ref/dlnetwork.html">dlnetwork函数自动分配名称层的名称”。

数据类型:字符|字符串

这个属性是只读的。

输入层的数量。这一层只接受一个输入。

数据类型:双

这个属性是只读的。

输入层的名称。这一层只接受一个输入。

数据类型:细胞

这个属性是只读的。

输出层的数量。这一层只有一个输出。

数据类型:双

这个属性是只读的。

输出层的名称。这一层只有一个输出。

数据类型:细胞

例子

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打开生活的脚本

创建一个漏水的ReLU层的名字“leaky1”和负输入标量乘数等于0.1。

层= leakyReluLayer (0.1,<年代pan style="color:#A020F0">“名字”,<年代pan style="color:#A020F0">“leaky1”)
层= LeakyReLULayer属性:名称:‘leaky1 Hyperparameters规模:0.1000

包括一个漏水的ReLU层中层数组中。

层= [imageInputLayer ([28 28 1]) convolution2dLayer (3、16) batchNormalizationLayer leakyReluLayer maxPooling2dLayer (2<年代pan style="color:#A020F0">“步”2)convolution2dLayer (32) batchNormalizationLayer leakyReluLayer fullyConnectedLayer (10) softmaxLayer classificationLayer]
层= 11 x1层与层:数组1”的形象输入28 x28x1图像zerocenter正常化2”二维卷积16 3 x3的隆起与步幅[1]和填充[0 0 0 0]3“批量标准化批量标准化4“ReLU漏漏ReLU规模0.01 5”二维最大池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]6”二维卷积32 3 x3的隆起与步幅[1]和填充[0 0 0 0]7“批量标准化批量标准化8”ReLU漏水漏ReLU规模0.01 9“完全连接10完全连接层”Softmax Softmax crossentropyex十一”分类输出

算法

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引用

[1]马斯河,安德鲁·L。,Awni Y. Hannun, and Andrew Y. Ng. "Rectifier nonlinearities improve neural network acoustic models." InProc。ICML,30卷,不。1。2013年。

扩展功能

C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。

GPU的代码生成
生成NVIDIA的CUDA®代码®GPU使用GPU编码器™。

版本历史

介绍了R2017b

另请参阅

|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">|<年代pan itemscope itemtype="//www.tianjin-qmedu.com/help/schema/MathWorksDocPage/SeeAlso" itemprop="seealso">

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