来自系列:深层神经网络
乔•Hicklin MathWorks
“实验管理器”是一款用于在各种初始条件下训练、微调和解释深度学习网络的应用程序。看看如何使用深度学习实验:
你好。我的名字的Joe Hicklin。我是Mathworks的高级开发人员。我将向您展示如何使用实验经理让您的深度学习项目产生更好的结果,更快,并取得更少的工作。
当我试图产生最好的深度学习解决方案时,我会通过大量的实验来看看哪种策略最有效。我将尝试不同的训练数据集或对训练数据的不同处理,我将尝试不同的网络架构或网络内的不同参数,我将尝试不同的训练选择,看看哪种策略能产生最好的结果。
所有这些实验都是我项目中最耗时的部分,在实验经理出现之前,我做了一个非常有罪的工作。我会写一个像这样的脚本会设置我的培训数据,设置我的网络,设置我的培训选项,最后训练网络。
我会跑,看看网络是如何执行的,然后尝试替代方案。我会编辑脚本,然后再次运行它。我会说,如果我想在这层中尝试更多频道,或者如果我想要不同的学习率怎么办?
我会经历各种选项的许多不同组合,以确定哪个网络表现最佳。当我全部完成时,我认为我覆盖了大部分地区,但我真的很确定。我会结束几次实验以验证或恢复以前的结果。
实验管理器解决了所有这些问题。让我们看看我一直在使用的一个实验管理器项目。我去Apps Gallery,选择实验管理器。当实验管理器出现时,我会打开一个已经存在的项目。在这里。
这是我的项目。我的项目有三个实验,一个叫数据集,一个叫网络,一个叫训练选项。我们来看看第一个实验的结果,数据集。
在这个实验中,我试图弄清楚我是否使用了足够的数据。所以我跑了四次不同的试验。并且每个人使用不同量的数据或有或没有增强。这些试验已经运行,他们已经完成了。
对于每一个试验,我可以看看他们所采取的时间,训练准确性是多少,验证准确性和其他一些东西。对于我想要的任何试验,我可以看看培训情节。我们将重新创建,并有该试验的培训情节。这项试验有培训情节。
我也可以看看每次试验的混淆矩阵。这是一个实验,是我做的实验的一组试验。我做了另一个实验。我们来看看这些结果。这是在尝试不同的网络。
我尝试了一个基本的网络。我试过MobileNet,两层网络和三层网络。对于其中的每一个,我可以看一下训练网络,我可以看一下训练图等等。
其中一个网络不起作用。我尝试了Mobilenet,我的机器上没有Mobilenet。但这并不能阻止实验经理。它指出了错误并继续前进并耗尽这些实验中的所有四个实验。
在我的第三个实验中,您可以看到我没有任何结果。我还没有跑过那个。让我们现在这样做。如果我双击培训选项,我将看到我之前写的实验描述。
在这个实验中,我将在四个参数上进行详尽的扫描。我在这里把它们命名为。每个参数都有一组覆盖的值。因此,这意味着它将为这四个参数的每个值组合运行试验。
我想这将导致,48个不同的试验。很多,所以我要用并行并行地运行这些东西。我现在就开始。
我们在这里看到的是这个表格里面有所有的48次试验。开始了前12个,剩下的都在等着。如果我们看这里,我们可以看到它已经完成了0。现在有12台正在运行。42艘船在排队,还没有一艘崩溃。哦,总共有54次试验。
这12项试验已经开始。我们可以看着他们前进,看着他们离开。任何一个试验结束后,就会开始下一个试验。它会慢慢地在我们需要完成的所有不同试验中发挥作用。
你可以看到每个试验中使用的参数的特定组合。第一次试验将该解算器用于两个史诗,即学习率和小批量。当它完成的时候,它已经完成了我要求的54种不同的排列。
这需要一段时间。所以我们不会坐在这里等着。但当它完成时,我们就可以查看所有这些。所以让我们让时钟走一两分钟。
(时钟的滴答声)
好的。这是完成了。实验管理员为我们训练了54个神经网络。在现实生活中,我们可能要出去吃午饭,或者晚上回家,第二天再回来。但它做了54个。
这些结果是可重复的,因为实验管理器保存了运行所有内容的脚本。它保存了用于每一个试验的参数。它甚至还保存了经过训练的网络,您可以将其导出到工作区以进一步使用这些网络。
如果我们想看看最好的工作,我们可以对验证准确性进行验证,看看这里的顶部使用这个求解器,这很多史诗,这是一个学习的速度,那种东西。您可以比较并查看哪些策略是最佳的。
因此,实验经理可以为您自动化的实验的实验示例。在下一个视频中,我会告诉你试验经理为我做的实验经理所做的事情。
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