Inputレイヤー(入力層)
説明
ニューラルネットワークの入力層です。データセットの指定変数のデータを取り込みます。
数式
y = f(x)のxを表すレイヤー
プロパティ
Size
入力データのベクトルのサイズを指定します。
デフォルト値 = 1,28,28
画像データの場合
色数,高さ,幅
- 色数:1=モノクロ、3=RGBカラー
- 高さ:整数(1~)
- 幅:整数(1~)
例1) RGBカラー画像でWidthが32、Heightが24
3,24,32
例) モノクロ画像でWidthが64、Heightが48
1,48,64
【詳細説明】
CSVデータ(二次元ベクトル)の場合
行数,列数
例1)16行1列の場合
16,1
例2) 12行3列の行列の場合
12,3
【詳細説明】
Dataset
データセットに含まれる変数のうち、このInputレイヤーに入力する変数の変数名を指定します。
デフォルト値 = x
Inputレイヤーを複数儲ける場合は変数名をレイヤー毎に設定します。
【詳細説明】
Generator
このInputレイヤーに使用するGeneratorを指定します。
GeneratorプロパティがNone以外の場合、学習時にデータセットの代わりにGeneratorにより生成するデータを用います。
デフォルト値 = None
- None:データ生成を行いません
データセットのデータを用いて学習を行います。 - Uniform:-1.0~1.0の一様乱数を生成します
- Normal:平均0.0、分散1.0であるガウス乱数を生成します
- Constant:全ての要素が一定値(1.0)であるデータを生成します
GeneratorMultiplier
Generatorにより生成した値に対して掛ける係数を指定します。
デフォルト値 = 1
出力サイズ
入力サイズと同様
利用用途
データセットの入力に使用します。
何れのネットワークにおいても使用するネットワークの基幹となるレイヤーです。
サンプル構成
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
CNNについての詳しいことはこちら↓↓↓
LSTM(時系列解析ネットワーク Long-Short Term Memory)
LSTMについての詳しいことはこちら↓↓↓
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