インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド
フォワード 2 次元畳み込み層の入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
|
---|---|---|
data |
フォワード 2 次元畳み込み層の入力データを格納するサイズ n1 × n2 × n3 × n4 のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
weights |
カーネルの重みのセットを格納するサイズ l2 × n2 × m3 × m4 のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
biases |
バイアスのセットを格納するサイズ l2 のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。NULL ポインターを渡した場合、ライブラリーはバイアス関連の変換を適用しません。 |
フォワード 2 次元畳み込み層のパラメーターは次のとおりです。
パラメーター |
デフォルト値 |
説明 |
|
---|---|---|---|
algorithmFPType |
float |
アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。 |
|
method |
defaultDense |
パフォーマンス指向の計算メソッド。層でサポートされている唯一のメソッドです。 |
|
kernelSize |
KernelSize(2, 2) |
2 次元のカーネル・サブテンソルのサイズ mi, i ∈ {3, 4} を表すデータ構造。 |
|
spatialDimensions |
SpatialDimensions(2,3) |
畳み込みカーネルの次元を表すデータ構造。 |
|
stride |
Stride(2, 2) |
カーネルが入力に適用する区間 si, i ∈ {3, 4} を表すデータ構造。 |
|
padding |
Padding(0, 0) |
フォワード 2 次元畳み込みを実行する 2 次元のサブテンソルの各サイズに暗黙的に追加するデータ要素 pi, i ∈ {3, 4} の数を表すデータ構造。 |
|
nKernels |
n/a |
入力層データに適用するカーネルの数。 |
|
groupDimension |
1 |
グループを適用する次元。現在サポートしている唯一の値は、1 です。 |
|
nGroups |
1 |
次元 groupDimension で入力データが分割されるグループの数。ライブラリーは、同じカーネルのセットをすべてのグループに使用します。 |
フォワード 2 次元畳み込み層は次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
|
---|---|---|
value |
フォワード 2 次元畳み込み層の結果を格納するサイズ l1 × l2 × l3 × l4 のテンソルのポインター。ここで、li, i ∈ {1, ..., 4} は上で定義されます。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
layerData |
フォワード 2 次元畳み込み層で受け取るデータのコレクション。Tensor の派生クラスのオブジェクトをコレクションに含めることができます。 |
|
要素 ID |
要素 |
|
auxData |
フォワード 2 次元畳み込み層の入力データを格納するサイズ n1 × n2 × n3 × n4 のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
auxWeights |
カーネルの重みのセットを格納するサイズ l2 × n2 × m3 × m4 のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。 |
|
auxBiases |
バイアスのセットを格納するサイズ l2 のテンソルのポインター。この入力は、Tensor の派生クラスのオブジェクトです。NULL ポインターを渡した場合、ライブラリーはバイアス関連の変換を適用しません。 |
インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。
C++: ./examples/cpp/source/neural_networks/convolution2d_layer_batch.cpp
Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/neural_networks/Convolution2DLayerBatch.java
Python*: ./examples/python/source/neural_networks/convolution2d_layer_batch.py