feedForwardLayer = [ fullyConnectedLayer(dff,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') fullyConnectedLayer(dModel,'Name','fc2') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') ];什么意思
时间: 2023-08-08 14:05:21 浏览: 37
这是一个在深度学习中常用的前馈神经网络层,它包含了以下几个子层:
1. fullyConnectedLayer: 全连接层,也叫密集连接层,它将输入数据与权重矩阵相乘,再加上偏置向量,生成输出。
2. reluLayer: 激活函数层,使用ReLU函数(即max(0, x))来增加网络的非线性能力,将负数置为0,正数保持不变。
3. dropoutLayer: 随机失活层,用于防止过拟合,以一定概率将输入数据随机置为0。
这个前馈神经网络层接受一个名为 "dff" 的标量作为全连接层的输出大小,另一个名为 "dropoutRate" 的标量作为dropout层的失活概率。它的输出大小与输入大小相同,即 "dModel"。其中,每个子层都有一个名字来方便后续的调用。
相关问题
feedForwardLayer = [ fullyConnectedLayer(dff,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') fullyConnectedLayer(dModel,'Name','fc2') dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout') ];输出六类如何修改
如果你想将这个全连接网络修改为输出 6 类,那么你需要将最后一层的 fullyConnectedLayer 替换为一个输出大小为 6 的全连接层,并且修改网络的损失函数为交叉熵(cross-entropy)。具体的修改如下所示:
```matlab
numClasses = 6;
feedForwardLayer = [
fullyConnectedLayer(dff,'Name','fc1')
reluLayer('Name','relu')
dropoutLayer(dropoutRate,'Name','dropout')
fullyConnectedLayer(numClasses,'Name','fc2') % 修改为输出 6 类的全连接层
softmaxLayer('Name','softmax') % 增加一个 softmax 层
classificationLayer('Name','classoutput') % 增加一个分类层
];
% 修改网络的损失函数为交叉熵
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',maxEpochs, ...
'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
'InitialLearnRate',initialLearnRate, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropFactor',learnRateDropFactor, ...
'LearnRateDropPeriod',learnRateDropPeriod, ...
'Shuffle','every-epoch', ...
'Plots','training-progress', ...
'Verbose',false, ...
'ValidationData',{XValidation,YValidation}, ...
'ValidationFrequency',validationFrequency, ...
'ValidationPatience',Inf, ...
'ExecutionEnvironment',executionEnvironment, ...
'LossFcn', 'crossentropy'); % 修改为交叉熵损失函数
```
start_mask_q[(VEC_WIDTH-1):0] <= `POR_DFF_DELAY nxt_start_mask[(VEC_WIDTH-1):0];
这是一行 Verilog 代码,它使用了一个宏定义 `POR_DFF_DELAY`,它可能表示某种延迟时间。该代码使用了一个 DFF(Data Flip-Flop)来存储 `nxt_start_mask` 的值,并将其传递给 `start_mask_q`。`start_mask_q` 和 `nxt_start_mask` 都是向量,它们的宽度为 `VEC_WIDTH`。`<=` 运算符表示非阻塞赋值,意味着该赋值语句会在同一时刻执行。
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