実装される層の種類
インテル® DAAL は、以下の層の種類を提供します。
全結合層
重みとの内積とバイアスを計算します。
活性化層
入力データに変換 (ロジスティック、絶対値、その他) を適用します。
局所結合層。
入力データにフィルターを適用します。
正規化層。
入力データを正規化します。
反過剰適合層。
ニューラル・ネットワークの過剰適合を防ぎます。
連結層。
複数の層の入力データを 1 つのテンソルにマージします。
分割層。
層の入力データを複数の出力テンソルに分割します。
注
特定の層の説明では、層 i の前の層は以下の層になります。
- i - 1 (フォワード層の場合)。
- i +1 (バックワード層の場合)。
仮定
インテル® DAAL のニューラル・ネットワークを使用する場合、以下の仮定に注意してください。
インテル® DAAL では、データサンプルのナンバリングはスカラーです。
ニューラル・ネットワーク層では、入力テンソルの最初の次元はデータサンプルを表します。
データの実際のレイアウトは異なってもかまいませんが、テンソルのアクセスメソッドは想定したレイアウトでデータを返します。そのため、ニューラル・ネットワークの入力を含むテンソルでは、最初の次元がサンプルデータを表すようにテンソル次元の論理インデックスを変更することはプログラマーの責任です。この操作を行うには、Tensor クラスの shuffleDimensions() メソッドを使用します。