ネットワーク作成時のエラー

layers = [

imageInputLayer([128 128 1])

convolution2dLayer(3,8,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)

convolution2dLayer(3,16,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

averagePooling2dLayer(2,'Stride',2)

convolution2dLayer(3,32,'Padding','same')

batchNormalizationLayer

reluLayer

dropoutLayer(0.2)

fullyConnectedLayer(128)

regressionLayer];

どこをなおしたらいいんですか？教授してほしいです！！

[Kojiro Saito]

ネットワークの最後の層がregressionLayerで回帰をおこなう層になっています。画像を入力してどのような処理をおこないたいネットワークでしょうか？

画像をクラス分けの分類したいのか、何らかの数値データを出したいか、など教えてください。

[takmakome]

画像を入力して1Mpa〜10Mpaの流体画像を回帰的に出力させたいです。

Answer 1

[Kojiro Saito]

回帰出力層から出てくるのは数値データで、画像自体は作成されません。

回帰用の畳み込みニューラル ネットワークの学習を参考にするなら

 fullyConnectedLayer(1)
 regressionLayer];

にして、全結合層から1次元のデータにして回帰出力層につなげています。

ただ。回帰出力層から回転角度を算出しているだけで、画像自体を直接ディープラーニングから作成してはいません。元の画像にimrotateで回転角度分を補正しています。

画像生成だと敵対的生成ネットワーク (GAN) の学習なども参考になるかと思います。