インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド
バッチ処理モードのニューラル・ネットワーク訓練アルゴリズム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 |
ニューラル・ネットワーク入力データを格納するサイズ n1 x n2 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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groundTruth |
入力データに関連付けられた結果を格納するサイズ n1 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。 |
バッチ処理モードのニューラル・ネットワーク訓練アルゴリズム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 |
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---|---|---|---|
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。 |
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batchSize |
1 |
訓練で同時に使用するサンプルの数。 注入力データテンソルの最初の次元はデータサンプルを表すため、ライブラリーは n1 を batchSize の値で割ってバッチの数を計算します。 各バッチを処理した後、ライブラリーはモデルのパラメーターを更新します。n1 が batchSize の倍数でない場合、アルゴリズムはデータテンソルの最後のデータサンプルを無視します。 |
|
optimizationSolver |
SharedPtr< optimization_solver::sgd::Batch<algorithmFPType,defaultDense> > |
訓練段階で使用する最適化プロシージャー。 |
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engine |
SharePtr<engines::mt19937::Batch>() |
計算でニューラル・ネットワークが使用するエンジンのポインター。ニューラル・ネットワークは、層のエンジンが設定されていない場合、モデルの初期化中にトポロジーの各層にこのエンジンを設定します。 |
バッチ処理モードのニューラル・ネットワーク訓練アルゴリズム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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---|---|---|
model |
重みとバイアスの最適なセットで訓練されるモデル。結果は Model クラスのオブジェクトです。 |
C++: neural_net_dense_batch.cpp
Java*: NeuralNetDenseBatch.java
Python*: neural_net_dense_batch.py