実験を開く

まず,例を開きます。実験マネージャーによって,検証と実行が可能な事前構成済みの実験を含むプロジェクトが読み込まれます。実験を開くには,(実験ブラウザー]ペインで,実験の名前(WeightInitializerExperiment)をダブルクリックします。

実験の定義は,説明,ハイパーパラメーターのテーブル,セットアップ関数,および実験の結果を評価するためのメトリクス関数の集合(オプション)で構成されます。詳細については,深層学習実験の構成を参照してください。

[説明]ボックスには,実験を説明するテキストが表示されます。この例の説明は次のようになります。

通过初始化预训练网络中卷积和全连接层的权值来进行迁移学习。

[ハイパーパラメーター]セクションでは,実験で使用する手法(详尽的扫描)とハイパーパラメーター値を指定します。実験を実行すると,実験マネージャーは,ハイパーパラメーターテーブルで指定されたハイパーパラメーター値のすべての組み合わせを使用してネットワークに学習させます。この例では,ハイパーパラメーターWeightsInitializerとBiasInitializerを使用し,事前学習済みのネットワークにおける畳み込み層と全結合層の重み初期化子を指定します。

[セットアップ関数)は,実験用の学習データ,ネットワークアーキテクチャ,および学習オプションを構成します。セットアップ関数を検査するには,[セットアップ関数)で[編集]をクリックします。MATLAB® エディターでセットアップ関数が開きます。

この例のセットアップ関数では以下を行います。

[メトリクス]セクションは,実験結果を評価するオプションの関数を指定します。この例では,カスタムのメトリクス関数は含まれていません。

実験の実行

実験を実行すると,実験マネージャーはセットアップ関数で定義されたネットワークに複数回学習させます。試行ごとに,ハイパーパラメーター値の異なる組み合わせが使用されます。既定では,実験マネージャーは一度に1つの試行を実行します。并行计算工具箱™がある場合は,複数の試行を同時に実行できます。最良の結果を得るには,実験を実行する前に,GPUと同じ数のワーカーで並列プールを起動します。詳細については,実験マネージャーを使用したネットワークの並列学習を参照してください。

結果テーブルに,各試行の精度と損失が表示されます。

実験の実行中に(学習プロット]をクリックすると,学習プロットが表示され,各試行の進行状況を追跡できます。

[混同行列]をクリックし,完了した各試行の検証データの混同行列を表示します。

実験の完了後,列ごとに結果テーブルを並べ替えたり,[フィルター]ペインを使用して試行をフィルター処理したりできます。詳細については,実験結果の並べ替えとフィルター処理を参照してください。

各試行の性能をテストするには,試行で使用した学習済みネットワークまたは試行の学習情報をエクスポートします。(実験マネージャー]ツールストリップで,[エクスポート]、(学習済みネットワーク]を選択するか,[エクスポート]、[学習情報]を選択します。詳細は,净と信息を参照してください。

実験を閉じる

(実験ブラウザー]ペインでプロジェクトの名前を右クリックし,[プロジェクトを閉じる]を選択します。実験マネージャーによって,プロジェクトに含まれるすべての実験と結果が閉じられます。