layer = dropoutLayer(probability)。 输入:随机置零的概率。 输出:丢弃层。 例如,dropoutLayer (0.2),这个语句实现的功能为创建一个丢弃层,将输入元素的20%随机置零。 3.创建回归层:regressionLayer函数 功能:创建一个回归(Regression)层。 用法:layer = regressionLayer。 实现表3-1所示的卷积神经网络的程序代码...
dropoutLayer(0.4,Name="drop_2") fullyConnectedLayer(numClasses,Name="fc3") softmaxLayer(Name="softmax") classificationLayer(Name="output")]; lgraph = layerGraph(layers); 第三,光谱匹配,基于地物光谱特征的分类函数和准则 利用光谱库和匹配算法来构建分类函数 在matlab开发文档的示例 Classify Hyperspect...
调用了newff函数生成网络。 隐含层神经元节点数的选取:先根据经验法则确定大致范围,然后在范围内选择使误差和最小的节点数(27-51行)。 为避免过拟合,调用了dropout layer函数丢弃部分节点,代码中设置的丢弃比例是0.25。 初始权值阈值是随机生成的,可以用其他智能算法进行优化。这里未优化,所以测试集的预测效果有一定随...
dropoutLayer(0.25,'Name','drop1') % LSTM输出 lstmLayer(32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He') dropoutLayer(0.25,'Name','drop2') % 全连接层 fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc') regressionLayer('Name','output') ...
newDropoutLayer);numClasses = numel(categories(imgsTrain.Labels));tmpLayer = lgraphSqz.Layers(end-4);newLearnableLayer = convolution2dLayer(1,numClasses, 'Name','new_conv','WeightLearnRateFactor',10,'BiasLearnRateFactor',10);lgraphSqz = replaceLayer(lgraphSqz,tmpLayer.Name,newLearnableLayer)...
lstmLayer(50,'Name','lstm1','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He') % LSTM输出 lstmLayer(NumOfUnits,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He') dropoutLayer(0.25,'Name','drop3') ...
dropoutProb = 0.2; numF = 12; layers = [ imageInputLayer([numHops numBands]) convolution2dLayer(3,numF,'Padding','same') batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(3,'Stride',2,'Padding','same') convolution2dLayer(3,2*numF,'Padding','same') ...
MATLAB中dropout是一个单独的层，可以在定义网络的时候使用dropoutLayer函数单独添加dropout层。
lstmLayer(1500,'OutputMode','last','Name','lstm') dropoutLayer(0.5,'Name','drop') fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc') softmaxLayer('Name','softmax') classificationLayer('Name','classification')]; miniBatchSize = 8; numData = numel(seqTrainRun); ...
修改GoogLeNet网络参数防止过拟合，使用 dropout 层，dropout概率为 0.5 newDropoutLayer = dropoutLayer(...