通过扫描超参数值范围或使用贝叶斯优化来寻找神经网络的最佳训练选项。使用内置函数trainNetwork
或者定义您自己的自定义训练函数。通过并行运行你的实验,在同一时间测试不同的训练配置。通过使用训练图来监控你的进度。使用混淆矩阵和自定义度量函数来评估训练过的网络。通过分类和筛选来改进你的实验。使用注释来记录你的观察。
实验管理器 | 设计和运行实验来训练和比较深度学习网络 |
实验。监控 |
更新自定义训练实验的结果表和训练图 |
groupSubPlot |
将实验训练图中的指标分组 |
recordMetrics |
将测量值记录在实验结果表和训练图中 |
updateInfo |
更新实验结果表中的信息列 |
使用实验管理器训练深度学习网络进行分类。
使用实验管理器训练回归的深度学习网络。
同时对一个实验进行多次试验。
用度量函数来评价实验结果。
寻找卷积神经网络的最优网络超参数和训练选项。
创建使用贝叶斯优化的定制训练实验。
使用实验管理器调优在深度网络设计器中训练的网络的超参数。
只使用键盘导航实验管理器。