交互式地建立、可视化和训练深度学习网络。使用起始页加载预先训练的适合迁移学习的图像分类网络。在培训之前,分析您的网络以检查您是否正确定义了体系结构并检测出问题。导入和可视化培训数据,指定培训选项,并使用培训进度的动画图跟踪网络培训。生成代码重新创建网络结构和培训,并将培训过的网络导出到Simulink金宝app®.
该流程图显示了在深层网络设计师你可以训练你的网络深层网络设计师或者将未经训练的网络导出到命令行进行训练。
深层网络设计师 | 设计、可视化和训练深度学习网络 |
trainingOptions |
深度学习神经网络训练选项 |
trainNetwork |
训练深度学习神经网络 |
交互式构建和编辑深度学习网络在深度网络设计器。
在深度网络设计器中交互式训练深度学习网络。
在深度网络设计器中导入和可视化数据。
这个例子展示了如何导入自定义分类输出层与误差平方和(SSE)损失,并将其添加到一个预先训练的网络在深网络设计器。
MATLAB生成®代码重建设计和训练一个深网络设计师的网络。
使用实验管理器来调整在深度网络设计器中训练的网络的超参数。