使用深网络设计师列车网络
这深网络设计师应用程序让你建立和训练深度神经网络。深度网络设计器支持金宝appTrainnetwork.使用图像数据或数据存储对象进行培训。您还可以在命令行中导出未培训的网络进行培训，例如，使用自定义培训循环培训网络。
要培训网络，请按照下列步骤操作：
创建网络
导入数据
选择培训选项
列车网络的
出口网络
您可以使用深网络设计器交互地构建网络，或从工作区导入网络。您还可以从深网络设计师开始页面中选择备用网络以进行传输学习。有关更多信息，请参阅使用深网络设计师构建网络．
要培训深入学习模型，您必须拥有合适的网络和培训数据。从包含每个类的图像子文件夹的文件夹导入图像数据，或者imageDatastore对象，在数据选项卡，单击导入数据>导入图像数据．要导入任何数据存储，请在数据选项卡，单击导入数据>导入数据存储．导入后，深度网络设计器将显示导入数据的预览，以便您可以在培训之前检查数据是否符合预期。有关更多信息，请参阅将数据导入深网络设计师．
选择培训选项
一旦有了网络和数据，下一步就是选择培训选项。在训练选项卡，单击培训选择．如果您不知道要使用的培训选项，请尝试使用默认设置培训，然后调整它们以适合您的网络和数据。例如，通过增加时期的数量来尝试调整初始学习率，或培训更长时间。有关提高深度学习网络准确性的技术的信息，请参阅深度学习提示和技巧．有关培训选项的更多信息，请参阅trainingOptions．
火车网络
选择培训选项后，通过单击培训网络火车．“深度网络设计师”应用程序会显示训练进度的动画情节。该图显示了小批损失和准确性，验证损失和准确性，以及培训进展的附加信息。这个情节有一个停止按钮
在右上角。点击按钮停止训练，返回网络当前状态。有关培训进度图的更多信息，请参见监测深度学习培训进度．
您可以使用深网络设计师培训各种网络。例如，图像分类或回归网络，序列网络，数字数据网络，语义分段网络和图像到图像回归网络。在深网络设计师中，您可以使用该网络使用该网络Trainnetwork.在任何数据上都可以表达为数据存储对象的功能。以下示例显示如何使用深网络设计器构建和培训网络。
一旦训练完成，就训练选项卡，单击出口将培训的网络导出并导出工作空间。
深度网络设计师不支持使用自定义训练循环培训。金宝app要使用自定义培训循环训练您的网络，首先将网络导出到工作区并将其转换为dlnetwork.目的。然后，您可以使用的是培训网络dlnetwork.对象和自定义训练循环。有关更多信息，请参阅使用自定义训练循环列车网络．
下一步
您可以通过单击“了解如何使用命令行函数构建和培训网络出口>生成培训代码并检查生成的现场脚本。您还可以使用生成的脚本作为起始点，以创建扫过一系列冗长的高参数值或使用贝叶斯优化来查找最佳培训选项。出于展示如何使用的示例实验管理器调整在深度网络设计师培训的网络的超级参数，见在深网络设计器中生成的适应代码用于实验管理器．
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