インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
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。
プーリング層。
入力データに非線形ダウンサンプリング形式を適用します。
畳み込みおよび局所結合層。
入力データにフィルターを適用します。
サービス層。
入力テンソルにサービス操作を適用します。
ソフトマックス層。
ニューラル・ネットワークの出力の信頼度を測定します。
損失層。
ニューラル・ネットワークの出力と正解データの差を測定します。
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。
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。
以下にリストされているニューラル・ネットワーク層はインプレース計算をサポートしています。次の条件の下で、結果は入力メモリーに上書きされます。
以下の層はインプレース計算をサポートしています。