列车网络使用深层网络设计师
的深层网络设计师应用程序允许您构建和深层神经网络训练。深度网络设计师支持金宝apptrainNetwork培训使用图像数据或数据存储对象。你也可以出口未经训练的网络培训在命令行中,例如,要训练你的网络使用自定义训练循环。
训练一个网络,遵循这些步骤:
创建网络
导入数据
选择培训选项
列车网络的
出口网络
您可以构建一个网络交互地使用深层网络设计师,或导入工作区网络。你也可以选择一个pretrained深层网络设计师开始页面的网络传输的学习。有关更多信息,请参见构建网络与深度网络设计师。
训练深学习模式,你必须有一个合适的网络和训练数据。导入图像数据从一个文件夹包含一个子文件夹的图片为每个类,或从一个imageDatastore对象,数据选项卡上,单击导入数据>导入图像数据。进口任何数据存储的数据选项卡上,单击导入数据>导入数据存储。导入后,网络设计师显示导入的预览数据,这样您就可以检查数据是否如预期前培训。有关更多信息,请参见数据导入深度网络设计师。
选择培训选项
你的网络和数据后,下一步就是选择培训选项。在培训选项卡上,单击培训方案。如果您不知道使用哪个训练选项,尝试训练使用默认设置,然后调整它们以适合您的网络和数据。例如,尝试调整初始学习速率,或火车时间通过增加数量的时代。信息技术对提高深度学习网络的准确性,明白了深度学习技巧和窍门。关于培训选项的更多信息,请参阅trainingOptions。
列车网络的
在您选择训练选项,点击训练网络火车。深层网络设计师应用显示一个动画情节的培训进度。情节显示mini-batch损失和准确性和培训进展的额外信息。如果你指定的验证数据,情节也显示验证损失和准确性。情节有一个停止按钮
在右上角。单击该按钮停止训练,返回网络的当前状态。培训进展阴谋的更多信息,见监测深度学习培训的进展。
你可以培养各种各样的网络使用深层网络设计师。例如,图像分类或回归网络,序列网络、数字数据网络,语义分割网络和image-to-image回归网络。深陷网络设计师,你可以训练一个网络使用trainNetwork函数在任何数据,你可以表达为数据存储对象。下面的例子展示如何使用深层网络构建和训练一个网络设计师。
培训完成后,在培训选项卡上,单击出口出口你的训练网络,结果到工作区。保存培训进展图作为一个图像,点击出口培训策划。你可以学习如何构建和训练你的网络点击使用命令行功能出口>生成代码的训练和检查生成的脚本。
深层网络设计师不支持培训使用自定义循环。金宝app训练你的网络使用自定义训练循环,首先导出工作区并把它转换成网络dlnetwork对象。你可以训练网络使用dlnetwork对象和一个自定义训练循环。有关更多信息,请参见列车网络的使用自定义训练循环。
下一个步骤
培训完成后,点击出口>创建实验创建一个深度学习实验在实验管理器。您可以使用实验经理席卷一系列hyperparameter值或使用贝叶斯优化找到最佳的培训方案。一个例子,演示如何使用实验管理器调优的hyperparameters网络训练深陷网络设计师,看看生成实验使用深层网络设计师。
