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"Function" (ネットエンコーダ)

NetEncoder[{"Function",f,{d1,d2,…,dn}}]

d1×d2×…×dnの出力テンソルを作り出すための入力を，カスタム関数 f を使って符号化するエンコーダを表す．

詳細

  • NetEncoder[{"Function",…}]は，ニューラルネットワークのための前処理を定義するために使われることが多い．
  • NetEncoder[…][input]はエンコーダを入力に適用し，出力を作る．
  • NetEncoder[…][{input1,input2,…}]はエンコーダを入力のリストに適用し，出力のリストを作る．
  • エンコーダへの入力 inputi はどのようなタイプでも，f[inputi]が d1×d2×…×dn の次元の配列を作り出すものであればよい．配列は，NumericArray式または数の多次元リストでよい．
  • ネットワークの構築時に"port"->NetEncoder[…]と指定することで，エンコーダをネットワークの入力ポートに付加することができる．
    • パラメータ
  • 以下のパラメータが使用可能である：
  • "Pattern"None関数への入力に期待されるパターン
    "Batched"False関数に入力のバッチを与えるかどうか
    SaveDefinitionsTrueエンコーダの評価に関連した現行の定義を自動保存すべきかどうか
    InitializationNoneエンコーダが最初に適用された時に評価される式
    ExcludedContextsAutomaticシンボルの定義が再帰的に保存されないコンテキスト
    IncludedContextsAllシンボルの定義が再帰的に保存されるコンテキスト
  • パラメータ"Pattern"patt は，エンコーダへの有効な入力がパターン patt と一致するよう指定する．"Pattern" Noneは，チェックが行われないことを示す．
  • パラメータ"Batched" Trueを使うと，関数は例題ごとに個別に適用されるのではなく，例題のバッチにまとめて一回適用される．
  • デフォルトで，NetEncoder[{"Function",f,…}]は f の評価に必要なすべてのシンボルの定義を保存し，エンコーダを最初に評価するときにその定義を回復する．保存する定義の選択はSaveDefinitions，Initialization，ExcludedContexts，IncludedContextsの各オプションを使って変更できる．

例題

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例  (1)

スカラーを取り，そのスカラーの長さ2のリストを作り出す関数エンコーダを作る：

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", {#, #}&, {2}}]

エンコーダをスカラーに適用する：

Wolfram Language code: enc[1]

エンコーダをスカラーのリストに適用する：

Wolfram Language code: enc[{1, 55, -2}]

スコープ  (2)

ラジアン入力を直交座標に変換するカスタムエンコーダを作る：

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", AngleVector /* N, {2}}]

エンコーダを角度のリストに適用する：

Wolfram Language code: enc[Range[0, Pi, Pi / 2]]

正の有界の整数列を返すエンコーダを作る：

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", Function[Lookup[<|Less -> 1, Equal -> 2, Greater -> 3|>, #]], {"Varying", Restricted["Integer", 3]}}]
Wolfram Language code: enc[{{Greater, Less, Less}, {Equal, Greater}}]

このエンコーダをEmbeddingLayerに対して使う：

Wolfram Language code: net = NetInitialize[EmbeddingLayer[1, "Input" -> enc]]
Wolfram Language code: net[{{Greater, Less, Less}, {Equal, Greater}}]

パラメータ  (3)

"Pattern"  (1)

入力が実数から成ることをチェックする関数エンコーダを作る：

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", # + 1.&, {}, "Pattern" -> _Real}]
Wolfram Language code: enc[1]
Wolfram Language code: enc[1.0]
Wolfram Language code: enc[{1, 2.0}]

"Batched"  (1)

関数を入力のバッチに一回で適用するエンコーダを作る：

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", Function[Echo[# + 1]], {}, "Pattern" -> _Real, "Batched" -> True}]
Wolfram Language code: enc[1.]
Wolfram Language code: enc[{1., 2., 3.}]

これを，関数を入力に個別に適用するエンコーダと比較する：

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", Function[Echo[# + 1]], {}, "Pattern" -> _Real, "Batched" -> False}]
Wolfram Language code: enc[{1., 2., 3.}]

SaveDefinitions  (1)

デフォルトで，エンコーダの評価に必要な定義は保存される：

Wolfram Language code: f[x_] := x * 2 g[x_] := f[x] + 1 enc = NetEncoder[{"Function", g, {}}]

定義を消去する：

Wolfram Language code: Clear[f, g] DownValues /@ {f, g}

定義はエンコーダを最初に適用する際に回復される：

Wolfram Language code: enc[1]
Wolfram Language code: DownValues /@ {f, g}

この動作はSaveDefinitionsFalseを使って無効にできる：

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", g, {}, SaveDefinitions -> False}]
Wolfram Language code: enc[1]

定義を消去する：

Wolfram Language code: Clear[f, g]

定義は回復できない：

Wolfram Language code: enc[1]
Wolfram Language code: DownValues /@ {f, g}

考えられる問題  (1)

パラメータ"Pattern"Noneを使うと，入力が1つの例なのか，例のリストなのかが曖昧になる．結果として，例のリストが与えられた場合には，関数は余分に時間が使える:

Wolfram Language code: enc = NetEncoder[{"Function", Function[Echo[# + 1]], {}, "Pattern" -> None, "Batched" -> True}]
Wolfram Language code: enc[1.]
Wolfram Language code: enc[{1., 2., 3.}]