深度学习 | MATLAB 深度学习工具箱层的参数设置

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本文详细介绍了在MATLAB深度学习工具箱中,如何设置输入层、卷积层、池化层和全连接层的参数,包括输入尺寸、卷积核大小、池化核大小、神经元数目等,强调了正确设置参数对模型训练效果的重要性。

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深度学习 | MATLAB 深度学习工具箱层的参数设置

深度学习是当今人工智能领域中最受关注和应用广泛的技术之一。深度学习网络中的每个层都有其独特的功能和参数设置,正确的参数设置将直接影响模型的训练效果。在 MATLAB 深度学习工具箱中,层的参数设置十分重要。本文将介绍几种常见的深度学习网络层的参数设置,并给出相应的 MATLAB 代码实现。

输入层(Input Layer)

输入层负责将数据传递给神经网络。在 MATLAB 中,输入层由输入层函数“imageInputLayer”和“sequenceInputLayer”实现。这两种输入层函数均有多个参数可以设置,例如输入数据的尺寸、数据类型、数据增强方式等。以下是一个示例代码:

inputSize = [28 28 3];
numClasses = 
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