SoftmaxLayer
ソフトマックスネット層を表す.
SoftmaxLayer[n]
レベル n を正規化次元として使うソフトマックスネット層を表す.
詳細とオプション
- SoftmaxLayer[…][input]は input の出力を明示的に計算する.
- SoftmaxLayer[…][{input1,input2,…}]は各 inputiについての出力を明示的に計算する.
- NumericArrayが入力として与えられると,出力はNumericArrayになる.
- SoftmaxLayerはNetChainやNetGraph等の中で,他の層の出力を分類タスクのクラス確率として使うために正規化するために使われることが多い.
- SoftmaxLayerは,"Varying"次元を含む配列に使うことができる.
- SoftmaxLayerはNetGraph等で使用するために次のポートを開放する.
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"Input" 次元 d1×d2×…×dnの数値配列 "Output" 次元 d1×d2×…×dnの数値配列 - より大きいネットの他の層から推測できない場合は,オプション"Input"->n を使ってSoftmaxLayerの入力次元を固定することができる.
- SoftmaxLayer[]はSoftmaxLayer[-1]に等しい.
- SoftmaxLayerは,事実上,入力配列の指数関数を正規化し,合計が1になるベクトルを生成する.デフォルトレベルの-1については,最も内側の次元が正規化次元として使われる.
- SoftmaxLayer[-1]がベクトル v に適用されると,ベクトルNormalize[Exp[v],Total]が生成される.より高次元の配列に適用されると,レベル-1にマップされる.
- SoftmaxLayer[n]が k 次元の入力配列 に適用されると,配列 が生成される.n は x 指標の合計である.
- SoftmaxLayer[…,"Input"shape]で入力の形を指定することができる.次は,使用可能な shape の形である.
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n サイズ n のベクトル {d1,d2,…} 次元 d1×d2×…の配列 {"Varying",d1,d2,…} 最初の次元が可変で残りの次元が d1×d2×…である配列 - Options[SoftmaxLayer]は層を構築する際のデフォルトオプションのリストを与える.Options[SoftmaxLayer[…]]はデータについて層を評価する際のデフォルトオプションのリストを与える.
- Information[SoftmaxLayer[…]]は層についてのレポートを与える.
- Information[SoftmaxLayer[…],prop]はSoftmaxLayer[…]の特性 prop の値を与える.使用可能な特性はNetGraphと同じである.
例題
すべて開くすべて閉じる例 (2)
スコープ (5)
次元3×2の行列を入力として取るSoftmaxLayerを作る:
第1次元を正規化次元として使うSoftmaxLayerを作る:
変数長次元場で正規化するSoftmaxLayerを作る:
SoftmaxLayerは入力バッチに縫い込まれる:
NetDecoderを使って出力をクラス確率として解釈するSoftmaxLayerを作る:
特性と関係 (3)
おもしろい例題 (1)
RGB画像をとってRGB画像を返すが,カラーチャンネル,高さ,幅の次元をそれぞれ正規化する,3つのSoftmaxLayerの例の集合を作る:
テキスト
Wolfram Research (2016), SoftmaxLayer, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/SoftmaxLayer.html (2018年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2016. "SoftmaxLayer." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2018. https://reference.wolfram.com/language/ref/SoftmaxLayer.html.
APA
Wolfram Language. (2016). SoftmaxLayer. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/SoftmaxLayer.html