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softmaxLayer

Descripción

Una capa Softmax aplica una función softmax a la entrada.

Creación

Descripción

layer = softmaxLayer crea una capa Softmax.

ejemplo

layer = softmaxLayer('Name',Name) crea una capa Softmax y establece la propiedad opcional Name usando un par nombre-valor. Por ejemplo, softmaxLayer('Name','sm1') crea una capa Softmax con el nombre 'sm1'. Debe encerrar el nombre de la propiedad entre comillas simples.

Propiedades

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Nombre de la capa, especificado como un vector de caracteres o un escalar de cadena. En la entrada del arreglo Layer, las funciones trainNetwork, assembleNetwork, layerGraph y dlnetwork asignan automáticamente el nombre '' a las capas.

Tipos de datos: char | string

Esta propiedad es de solo lectura.

Número de entradas de la capa. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: double

Esta propiedad es de solo lectura.

Nombres de las entradas de la capa. Esta capa solo admite una entrada.

Tipos de datos: cell

Esta propiedad es de solo lectura.

Número de salidas de la capa. Esta capa solo tiene una salida.

Tipos de datos: double

Esta propiedad es de solo lectura.

Nombres de las salidas de la capa. Esta capa solo tiene una salida.

Tipos de datos: cell

Ejemplos

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Cree una capa Softmax con el nombre 'sm1'.

layer = softmaxLayer('Name','sm1')
layer = 
  SoftmaxLayer with properties:

    Name: 'sm1'

Incluya una capa Softmax en un arreglo Layer.

layers = [ ...
    imageInputLayer([28 28 1])
    convolution2dLayer(5,20)
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2,'Stride',2)
    fullyConnectedLayer(10)
    softmaxLayer
    classificationLayer]
layers = 
  7x1 Layer array with layers:

     1   ''   Image Input             28x28x1 images with 'zerocenter' normalization
     2   ''   Convolution             20 5x5 convolutions with stride [1  1] and padding [0  0  0  0]
     3   ''   ReLU                    ReLU
     4   ''   Max Pooling             2x2 max pooling with stride [2  2] and padding [0  0  0  0]
     5   ''   Fully Connected         10 fully connected layer
     6   ''   Softmax                 softmax
     7   ''   Classification Output   crossentropyex

Más acerca de

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Referencias

[1] Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York, NY, 2006.

Capacidades ampliadas

Generación de código C/C++
Genere código C y C++ mediante MATLAB® Coder™.

Generación de código de GPU
Genere código CUDA® para GPU NVIDIA® mediante GPU Coder™.

Historial de versiones

Introducido en R2016a