Conditional VAEにおけるdlnetwork の入力層数に関して

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eri matsuyama
eri matsuyama on 20 Oct 2020
Commented: Kenta on 23 Oct 2020
現在、Conditional VAE のお勉強をしています。
ラベルと画像の2つを入力としております。
レイヤーグラフをdlnetworkに変換する際、以下のコードでエラーが生じ、エラーコメントでは
入力層が多すぎるということなのですが、「dlnetwork」は入力が1つでないといけないのでしょうか。
MSTLAB R2019b では無理ということでしょうか?
ご教授頂けると幸いです。よろしくお願いいたします。
***************************
encoderNet = dlnetwork(lgraph_Discriminator);
原因:
ネットワーク: 入力層が多すぎます。ネットワークは 1 つの入力層をもたなければなりません。
入力層を検出しました:
層 'input_encoder'
層 'labels'

Accepted Answer

Kenta
Kenta on 23 Oct 2020
こちらでconditional vaeが実行可能です。よろしければお試しください。
  4 Comments
eri matsuyama
eri matsuyama on 23 Oct 2020
ありがとうございます。
まずは、ご提示頂いたコードで、お勉強させて頂きます。
大変、ありがたく思います。
condition GANに関しては、その次のお勉強として進めたいと
思います。まずは、バージョンアップをいたします。
今後とも、どうぞよろしくお願いいたします。
Kenta
Kenta on 23 Oct 2020
ありがとうございます。頑張ってください。わかりにくい記述がございましたらまた教えてください。訂正しておきます。

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More Answers (1)

Naoya
Naoya on 23 Oct 2020
dlnetwork 1つにつき 入力層は 1つのみ設定することができます。
別のAnswers の情報となりますが以下についても参考になれるかもしれません。
  1 Comment
eri matsuyama
eri matsuyama on 23 Oct 2020
ありがとうございます。
dlnetwork  の入力はR2020a では 2つ入力でも上手く実行出来るのですが、
R2019bでは、エラーが発生いたしますので、質問させて頂きました。

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