ネットワーク作成時のエラー
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layers = [
imageInputLayer([128 128 1])
convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')
batchNormalizationLayer
reluLayer
dropoutLayer(0.2)
fullyConnectedLayer(128)
regressionLayer];
どこをなおしたらいいんですか？教授してほしいです！！
2 个评论
Kojiro Saito
2022-7-10
ネットワークの最後の層がregressionLayerで回帰をおこなう層になっています。画像を入力してどのような処理をおこないたいネットワークでしょうか？
画像をクラス分けの分類したいのか、何らかの数値データを出したいか、など教えてください。
takmakome
2022-7-11
采纳的回答
Kojiro Saito
2022-7-12
回帰出力層から出てくるのは数値データで、画像自体は作成されません。
回帰用の畳み込みニューラル ネットワークの学習を参考にするなら
fullyConnectedLayer(1)
regressionLayer];
にして、全結合層から1次元のデータにして回帰出力層につなげています。
ただ。回帰出力層から回転角度を算出しているだけで、画像自体を直接ディープラーニングから作成してはいません。元の画像にimrotateで回転角度分を補正しています。
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