Ошибка при активации через GoogLeNet в R2017b

Я пытаюсь использовать функцию «активации» в предварительно обученной сети googlenet. Он работает нормально, но возвращает 4-мерную матрицу. Поэтому я попытался использовать («OutputAs», «columns») пару «имя-значение». Но это выдает ошибку. Вот шаги воспроизведения и сообщение об ошибке:

сеть = гуглнет;

mockImage = randn (224, 224, 3);

слой = «классификатор потерь3»;

trainingFeatures = активации (сеть, mockImage, слой, «OutputAs», «столбцы»);

Ошибка при использовании DAGNetwork›iParseAndValidateActivationsNameValuePairs (строка 598)

«OutputAs» не является распознаваемым параметром. Список допустимых аргументов пары "имя-значение" см.

документацию по этой функции.

Ошибка в DAGNetwork/активациях (строка 230)

[miniBatchSize, среда выполнения] =

iParseAndValidateActivationsNameValuePairs(varargin{:});

Ошибка в replace_OutputAs_error (строка 4)

trainingFeatures = активации (сеть, mockImage, слой, «OutputAs», «столбцы»);

Как я могу получить активацию в правильном формате от googlenet? Причина, по которой я пытаюсь это сделать, заключается в том, чтобы следовать примеру извлечения признаков https://www.mathworks.com/help/nnet/examples/feature-extraction-using-alexnet.html, используя googlenet вместо alexnet.

ОТВЕЧАТЬ

Matlabsolutions.com предоставляет последнюю Помощь по домашним заданиям MatLab, Помощь по заданию MatLab для студентов, инженеров и исследователей в различных отраслях, таких как ECE, EEE, CSE, Mechanical, Civil со 100% выходом. Код Matlab для BE, B.Tech , ME, M.Tech, к.т.н. Ученые со 100% конфиденциальностью гарантированы. Получите проекты MATLAB с исходным кодом для обучения и исследований.

Предварительно обученные сети «alexnet» и «googlenet» принадлежат к разным классам MATLAB: «alexnet» — это SeriesNetwork, а «googlenet» — это DAGNetwork (где слои не должны располагаться как одна цепочка). Для DAGNetwork метод «активации» еще не полностью поддерживается — эта функциональность будет доступна в будущем выпуске MATLAB.

Но, как вы выяснили, метод «активаций» в какой-то степени работает в «гуглнете». Он возвращает массив _h_-by-_w_-by-_c_-by-_n_, где _h_, _w_ и _c_ — высота, ширина и количество каналов для вывода выбранного слоя, а _n_ — количество наблюдений. .

СМОТРИТЕ ПОЛНЫЙ ОТВЕТ НАЖМИТЕ НА ССЫЛКУ