主要内容

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maxPooling2dLayer

最大プーリング層

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説明

最大プーリング層は,入力を四角形のプーリング領域に分割し,各領域の最大値を計算することによって,ダウンサンプリングを実行します。

作成

構文

层= maxPooling2dLayer (poolSize)
层= maxPooling2dLayer (poolSize、名称、值)

説明

层= maxPooling2dLayer (poolSize）は,最大プーリング層を作成し,PoolSizeプロパティを設定します。

例

层= maxPooling2dLayer (poolSize,名称,值）は,名前と値のペアを使用して,オプションの步、的名字,およびHasUnpoolingOutputsの各プロパティを設定します。入力パディングを指定するには,名前と値のペアの引数“填充”を使用します。たとえば,maxPooling2dLayer(2步,3)は,プールサイズが(2 - 2),ストライドが[3 3]の最大プーリング層を作成します。複数の名前と値のペアを指定できます。各プロパティ名を一重引用符で囲みます。

入力引数

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名前と値のペアの引数

コンマ区切りの名前と値のペアの引数を使用して,層の入力の端に沿って追加するパディングのサイズを指定し,步、的名字,およびHasUnpoolingOutputsの各プロパティを設定します。名前を一重引用符で囲みます。

例:maxPooling2dLayer(2步,3)は,プールサイズが(2 - 2),ストライドが[3 3]の最大プーリング層を作成します。

入力の端のパディング。“填充”と,次の値のいずれかから成るコンマ区切りのペアとして指定します。

  • “相同”——ストライドが1である場合,出力サイズが入力サイズと同じになるように,学習時または予測時にサイズが計算されたパディングを追加します。ストライドが1より大きい場合,出力サイズは装天花板(inputSize /步)になります。ここで,inputSizeは入力の高さまたは幅,步は対応する次元のストライドです。可能な場合,上下および左右に同じ量のパディングが追加されます。垂直方向に追加しなければならないパディングの値が奇数の場合,余ったパディングは下に追加されます。水平方向に追加しなければならないパディングの値が奇数の場合,余ったパディングは右に追加されます。

  • 非負の整数p——サイズpのパディングを入力のすべての端に追加します。

  • 非負の整数のベクトル[b]——サイズ一个のパディングを入力の上下に追加し,サイズbのパディングを左右に追加します。

  • 非負の整数のベクトル[t b l r]——サイズがt、b、l、rのパディングを,それぞれ入力の上,下,左,右に追加します。

例:“填充”,1は,入力の上下に1行のパディングを追加し,入力の左右に1列のパディングを追加します。

例:“填充”,“相同”は(ストライドが1の場合)出力サイズが入力サイズと同じになるようにパディングを追加します。

プロパティ

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最大プーリング

プーリング領域の次元。2つの正の整数のベクトル[w h]として指定します。hは高さ,wは幅です。層を作成する場合、PoolSizeをスカラーとして指定して,両方の次元に同じ値を使用できます。

ストライドの次元步がそれぞれのプーリングの次元より小さい場合,プーリング領域が重なります。

パディングの次元PaddingSizeは,プーリング領域の次元PoolSizeより小さくなければなりません。

例:(2 - 1)は,高さが2幅が1のプーリング領域を指定します。

入力を垂直方向および水平方向に走査するステップサイズ。2つの正の整数のベクトル[b]として指定します。一个は垂直方向のステップサイズ,bは水平方向のステップサイズです。層を作成する場合,步をスカラーとして指定して,両方の次元に同じ値を使用できます。

ストライドの次元步がそれぞれのプーリングの次元より小さい場合,プーリング領域が重なります。

パディングの次元PaddingSizeは,プーリング領域の次元PoolSizeより小さくなければなりません。

例:3 [2]は,垂直方向のステップサイズとして2,水平方向のステップサイズとして3を指定します。

入力の境界に適用するパディングのサイズ。4つの非負の整数のベクトル[t b l r]として指定します。tは上に適用されるパディング,bは下に適用されるパディング,lは左に適用されるパディング,rは右に適用されるパディングです。

層の作成時に,名前と値のペアの引数“填充”を使用してパディングのサイズを指定します。

例:[1 1 2 2]は,入力の上下に1行のパディングを追加し,入力の左右に2列のパディングを追加します。

パディングのサイズを決定するメソッド。“手动”または“相同”として指定します。

PaddingModeの値は,層の作成時に指定した“填充”値に基づいて自動的に設定されます。

  • “填充”オプションをスカラーまたは非負の整数のベクトルに設定した場合,PaddingModeは“手动”に自動的に設定されます。

  • “填充”オプションを“相同”に設定した場合,PaddingModeが“相同”に自動的に設定されます。ストライドが1である場合,出力サイズが入力サイズと同じになるように,学習時にパディングのサイズが計算されます。ストライドが1より大きい場合,出力サイズは装天花板(inputSize /步)になります。ここで,inputSizeは入力の高さまたは幅,步は対応する次元のストライドです。可能な場合,上下および左右に同じ量のパディングが追加されます。垂直方向に追加しなければならないパディングの値が奇数の場合,余ったパディングは下に追加されます。水平方向に追加しなければならないパディングの値が奇数の場合,余ったパディングは右に追加されます。

メモ

填充プロパティは将来のリリースで削除される予定です。代わりにPaddingSizeを使用してください。層の作成時に、名前と値のペアの引数“填充”を使用してパディングのサイズを指定します。

入力の境界に垂直方向および水平方向に適用するパディングのサイズ。2つの非負の整数のベクトル[b]として指定します。一个は入力データの上下に適用されるパディング,bは左右に適用されるパディングです。

例:[1]は,入力の上下に1行のパディングを追加し,入力の左右に1列のパディングを追加します。

逆プーリング層への出力のフラグ。真正的または假として指定します。

HasUnpoolingOutputsの値が假に等しい場合,最大プーリング層には“出”という名前の1つの出力があります。

最大プーリング層の出力を最大逆プーリング層への入力として使用するには,HasUnpoolingOutputsの値を真正的に設定します。この場合,最大プーリング層には,最大逆プーリング層に結合できる2つの追加の出力があります。

  • “指标”——プールされた各領域の最大値のインデックス。

  • “大小”——入力の特徴マップのサイズ。

最大逆プーリング層への出力を有効にするには,最大プーリング層のプーリング領域が重なっていてはなりません。

最大プーリング層の出力を逆プーリングする方法の詳細は,maxUnpooling2dLayerを参照してください。

層

層の名前。文字ベクトルまたは字符串スカラーとして指定します。層グラフに層を含めるには、空ではない一意の層の名前を指定しなければなりません。この層が含まれる系列ネットワークに学習させて的名字を＇＇に設定すると,学習時に層に名前が自動的に割り当てられます。

データ型:字符|字符串

層の入力の数。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型:双

層の入力名。この層は単一の入力のみを受け入れます。

データ型:细胞

層の出力の数。

HasUnpoolingOutputsの値が假に等しい場合,最大プーリング層には“出”という名前の1つの出力があります。

最大プーリング層の出力を最大逆プーリング層への入力として使用するには,HasUnpoolingOutputsの値を真正的に設定します。この場合,最大プーリング層には,最大逆プーリング層に結合できる2つの追加の出力があります。

  • “指标”——プールされた各領域の最大値のインデックス。

  • “大小”——入力の特徴マップのサイズ。

最大逆プーリング層への出力を有効にするには,最大プーリング層のプーリング領域が重なっていてはなりません。

最大プーリング層の出力を逆プーリングする方法の詳細は,maxUnpooling2dLayerを参照してください。

データ型:双

層の出力名。

HasUnpoolingOutputsの値が假に等しい場合,最大プーリング層には“出”という名前の1つの出力があります。

最大プーリング層の出力を最大逆プーリング層への入力として使用するには,HasUnpoolingOutputsの値を真正的に設定します。この場合,最大プーリング層には,最大逆プーリング層に結合できる2つの追加の出力があります。

  • “指标”——プールされた各領域の最大値のインデックス。

  • “大小”——入力の特徴マップのサイズ。

最大逆プーリング層への出力を有効にするには,最大プーリング層のプーリング領域が重なっていてはなりません。

最大プーリング層の出力を逆プーリングする方法の詳細は,maxUnpooling2dLayerを参照してください。

データ型:细胞

例

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プーリング領域が重なっていない最大プーリング層を作成します。

层= maxPooling2dLayer (2“步”, 2)
HasUnpoolingOutputs: 0 NumOutputs: 1 OutputNames: {'out'} Hyperparameters PoolSize: [2 2] Stride: [2 2] PaddingMode: 'manual' PaddingSize: [0 0 0 0]

矩形領域の高さと幅(プールサイズ)はどちらも2です。イメージを垂直方向および水平方向に走査するステップサイズ(ストライド)も(2 - 2)であるため,プーリング領域は重なりません。

层配列に領域が重なっていない最大プーリング層を含めます。

层= [．..imageInputLayer([28 28 1])卷积2dlayer (5,20)“步”，2) full connectedlayer (10) softmaxLayer classiationlayer]
图层= 7x1图层数组:1”的形象输入28 x28x1图像zerocenter正常化2”卷积20 5 x5旋转步[1]和填充[0 0 0 0]3”ReLU ReLU 4”马克斯池2 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]5“完全连接10完全连接层6”Softmax Softmax crossentropyex 7”分类输出
ライブスクリプトを開く

プーリング領域が重なっている最大プーリング層を作成します。

layer = maxPooling2dLayer([3 2]，“步”, 2)
HasUnpoolingOutputs: 0 NumOutputs: 1 OutputNames: {'out'} Hyperparameters PoolSize: [3 2] Stride: [2 2] PaddingMode: 'manual' PaddingSize: [0 0 0 0]

この層は,サイズ[3 2]のプーリング領域を作成し,各領域の6つの要素の最大値を取ります。それぞれのプーリングの次元PoolSizeより小さいストライドの次元步があるため,プーリング領域が重なります。

层配列にプーリング領域が重なっている最大プーリング層を含めます。

层= [．..imageInputLayer([28 28 1])卷积2dlayer (5,20) reluLayer“步”，2) full connectedlayer (10) softmaxLayer classiationlayer]
图层= 7x1图层数组:1”的形象输入28 x28x1图像zerocenter正常化2”卷积20 5 x5旋转步[1]和填充[0 0 0 0]3”ReLU ReLU 4”马克斯池3 x2马克斯池步(2 - 2)和填充[0 0 0 0]5“完全连接10完全连接层6”Softmax Softmax crossentropyex 7”分类输出

詳細

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参照

M. M. Gambardella, G. A. Di Caro, D. Ciresan, U. Meier, A. Giusti, F. schmidt huber, L. M. Gambardella。基于视觉的手势识别的最大池化卷积神经网络。IEEE信号与图像处理应用国际会议，2011。

拡張機能

C / c++コード生成
MATLAB®编码器™を使用してCおよびc++コードを生成します。

GPUコード生成
GPU编码器™を使用してNVIDIA GPU®のためのCUDA®コードを生成します。

参考

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