インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
バックワード連結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 |
|
---|---|---|
inputGradient |
前の層で計算された入力勾配 G を格納するサイズ n1 x ... x np 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。 |
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inputFromForward |
バックワード連結層に必要なデータのコレクション。 |
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要素 ID |
要素 |
|
auxInputDimensions |
フォワード計算ステップの入力テンソルの k 番目の次元のサイズを格納する整数のコレクション: nk1, ..., nkt。 |
ニューラル・ネットワーク層の共通パラメーターは、「共通パラメーター」を参照してください。
共通パラメーターに加えて、バックワード連結層には次のパラメーターがあります。
パラメーター |
デフォルト値 |
説明 |
|
---|---|---|---|
concatDimension |
0 | 逆連結を実装する次元のインデックス。 |
バックワード連結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 |
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---|---|---|
resultLayerData |
バックワード連結層の結果を格納するサイズ n1 x ... x nkj x ... x np のテンソルのコレクション。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。 |
gradient フィールドは NULL ポインターを格納します。計算結果はすべて resultLayerData に格納されます。
C++: concat_layer_dense_batch.cpp
Java*: ConcatLayerDenseBatch.java
Python*: concat_layer_dense_batch.py