创建用于深入学习的小批量
使用一个minibatchqueue
对象创建,预处理和管理数据的小批量使用定制培训的循环训练。
一个minibatchqueue
对象遍历数据存储,以提供适合使用自定义训练循环进行培训的格式的数据。该对象准备一个按需预处理的小批队列。使用一个minibatchqueue
对象来自动将数据转换为dlarray
或者gpuArray
,将数据转换为不同的精度,或应用自定义函数来预处理数据。您可以在后台并行地准备数据。
在培训期间,您可以使用minibatchqueue
对象。可以在每个训练时期开始时使用洗牌
函数,并为每个训练迭代从队列中收集数据下一个
函数。方法检查是否有数据留在队列中hasdata
功能,重置
队列为空时。
创建一个活度
=小型批处理队列(ds
,numOutputs
)minibatchqueue
对象从输入数据存储中删除ds
和设置每个小批量中的变量数。使用小批量
指定一个迷你批处理预处理函数,该函数的输出数量与输入数据存储的变量数量不同ds
.
使用“名称-值”选项设置一个或多个属性。例如活度
=小型批处理队列(___、名称、值)minibatchqueue(ds,“MiniBatchSize”,64,“PartialMiniBatchs”,“放弃”)
将返回的小批量的大小设置为64,并丢弃任何小于64个观察值的小批量。