从系列:深层神经网络
实验管理器是一个应用培训、微调,并解释你的深度学习网络在不同的初始条件。看到如何使用深度学习实验:
嗨。我的名字叫乔Hicklin。我是MathWorks资深开发人员。我将向您展示如何使用实验经理让你深度学习项目产生更好的结果,更快和更少的工作。
当我试图产生最好的深度学习解决方案,我可以,我将通过大量的实验,看看哪个策略效果最好。我会尝试不同的训练数据集或不同的治疗我的训练数据,我将尝试不同的网络架构或者不同的参数在我的网络,我将尝试不同的训练选项,看看哪种策略产生最佳结果。
所有这些实验是最耗时的我的项目的一部分,在实验管理器出现之前,我做了一个非常混乱的工作。我写这样的一个脚本设置我的训练数据,设置我的网络,设置我的训练选项,最后培训网络。
我跑,看看网络表现如何,然后尝试的选择。我编辑脚本,并再次运行它。我想说,如果我想尝试更多的渠道在这一层,如果我想要一个不同的学习速率?
我经历许多不同的组合所有这些选项来找出哪些网络性能也是最好的。当我完成,我认为我覆盖大部分的地区,但我不太清楚。,我多次重播一些实验来验证或恢复以前的结果。
实验管理器解决所有这些问题。让我们看一个实验项目经理,我一直使用。我要去应用画廊,选择实验管理器。当实验管理器出现,我将打开一个已存在的项目。在这里。
这是我的项目。我的项目有三个实验,一个叫数据集,一个叫网络,一个叫训练选项。我们要看看第一个实验的结果,数据集。
在这个实验中,我试图找出如果我用足够的数据。所以我跑了四个不同的试验。和每一个使用不同的数据量或有或没有增加。和这些试验已经运行,他们就完了。
每一个试验,我可以看看他们多久,训练精度,验证准确性,和一些其他的东西。我想要的任何试验,我可以查看训练阴谋。我们将重建,有审判的培训的阴谋。这个试验有培训的阴谋。
我也可以看看混淆矩阵为每个审判。这是一套——这是一个实验,一组试验我做的一个实验。我做另一个实验。我们来看看这些结果。这是尝试不同的网络。
我试着一个基本的网络。我试着MobileNet,两层网络,一个三层网络。,每一个,我可以看看训练网络,我可以看看培训策划之类的东西。
其中一个网络不工作。我试着MobileNet,我没有MobileNet在我的机器上。但这并不阻止实验管理器。它指出错误并继续,跑这四个实验。
在第三个实验中,你可以看到,我没有任何的结果。我还没有运行那个。现在让我们做。如果我双击训练选项,将会看到我之前写的实验描述。
在这个实验中,我要做一个详尽的扫描四个参数。我叫他们在这里。和每个参数有一组值的封面。所以这意味着它会运行一个审判每一个这四个参数的值的组合。
我认为,这将导致48个不同的试验。很多,所以我将使用并行计算和并行运行这些东西。我现在要开始。
所以我们看到的是这个表有所有48个试验运行。开始第一12个,其余的都是等待。如果我们看,我们可以看到,它已经完成了0。12现在正在运行。42是排队,没有崩溃。哦,会有共54试验。
这12个试验已经开始。我们可以看到他们的进步,看着他们走了。当这些试验完成,它会开始下一个试验。它会慢慢地通过所有不同的试验我们需要完成。
你可以看到每个审判什么特定的组合参数的使用。第一个试验使用,解决了两个史诗,学习速度和小批量大小。当它完成的时候,它将贯穿所有54个不同排列的事情我问。
这需要相当长一段时间。所以我们不会坐在这里,等待它。但当它完成的时候,我们将能够查看所有这些。所以我们让时钟走一两分钟。
(时钟的滴答声)
好的。这是完成了。实验的经理给我们培训了54个神经网络。在现实生活中,我们可能不得不出去吃午饭或者晚上回家,第二天回来。但做了54。
和这些结果是可再生的,因为实验管理器保存的脚本运行的一切。它保存的参数用于每一个试验。甚至挽救了训练网络,你可以出口回到工作区与这些进一步的工作。
如果我们想看到最好的,我们可以验证准确性和看到一个使用这种解算器,这许多史诗,这学习速率,之类的。你可以比较,看看哪些策略最好的工作。
这是一个例子的实验实验管理器可以自动化。下一节,我将向您展示了实验经理为我这样做。
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