评估自定义训练循环的深度学习模型
使用dlfeval
为自定义训练循环评估自定义深度学习模型。
提示
对于大多数深度学习任务,您可以使用预先训练的网络,并使其适应您自己的数据。有关如何使用迁移学习来重新训练卷积神经网络来对一组新图像进行分类的示例,请参见训练深度学习网络对新图像进行分类.或者,您可以使用从头开始创建和培训网络layerGraph
的对象trainNetwork
和trainingOptions
功能。
如果trainingOptions
函数不提供任务所需的训练选项,则可以使用自动区分创建自定义训练循环。想要了解更多,请看为自定义训练循环定义深度学习网络.
一个dlgradient
调用必须在函数内部。要获得梯度的数值,必须使用dlfeval
,函数的实参必须是dlarray
.看到在深度学习工具箱中使用自动区分.
为了能正确的计算梯度,函数有趣的
必须只使用支持的功能金宝appdlarray
.看到支持dlarray的函数列表金宝app.