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NetDecoder

NetDecoder[form]
表示一个解码器,它接受一个网络表示,然后将其解码成给定形式的表达式.

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  • 在构建网络时,通过指定 "port"->NetDecoder[] 可以把 NetDecoder 对象附加到网络的输出口. 指定 "port"->"type" 会创建一个给定类型的解码器并将其附加到端口上.
  • 可能的形式包括:
  • "Scalar"单个数值
    "Image"RGB 图像
    {"Image",ColorSpaces}具有指定颜色空间的图像
    {"Class",{c1,c2,}}概率最高的 ci
  • NetDecoder[][array] 给出 array 的指定的解码形式.
  • NetDecoder[][{array1,array2, }] 显式计算每个 arrayi 的输出.
  • NetDecoder[{"Class", {c1,c2,}}] 中,ci 通常表示分类器中的分类类别.
  • NetDecoder[{"Class",}][array,prop] 有下列属性:
  • "Decision"概率最高的类别 ci
    {"TopDecisions",n}概率最高的 n 个类别
    "TopProbabilities"最可能的 ci 的概率,以规则列表的形式返回
    {"TopProbabilities",n}n 个最可能的 ci 的概率
    "Probabilities"关联 <|c1->p1,c2->p2,|>
    {"Probability",ci}特定 ci 的概率
    "Entropy"概率分布的熵
  • 在由 NetTrain 完成的训练中不涉及NetDecoder.

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基本范例  (4)基本范例  (4)

创建一个标量解码器:

In[1]:=
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Out[1]=

用之把长度为一的向量解码成一个单独的标量值:

In[2]:=
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Out[2]=

一次解码一组向量:

In[3]:=
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Out[3]=

创建图像解码器:

In[1]:=
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Out[1]=

用之把数组解码成一幅图像:

In[2]:=
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Out[2]=

创建类别解码器:

In[1]:=
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Out[1]=

对概率向量应用解码器,作类别预测:

In[2]:=
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Out[2]=

返回最可能的两个预测:

In[3]:=
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Out[3]=

返回所有类别的概率:

In[4]:=
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Out[4]=

在池化层上指定一个图像解码器:

In[1]:=
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Out[1]=

对该层进行计算将把输出解码成一幅图像:

In[2]:=
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Out[2]=
2016年引入
(11.0)