利用度量函数评估深度学习实验
这个例子展示了如何使用度量函数来评估实验的结果。默认情况下，当你进行内置训练实验时，实验管理器计算实验中每个试验的损失、准确度(用于分类实验)和均方根误差(用于回归实验)。要计算其他度量，请创建自己的度量函数。例如，您可以将度量函数定义为:
测试训练网络的预测性能。
通过计算验证损失在最终epoch上的斜率来评估训练进度。
显示在每个试验中使用不同网络架构的实验中使用的网络的大小。
当每个试验完成训练后，实验经理评估度量函数，并在结果表中显示它们的值。
在本例中，训练一个网络对手写数字图像进行分类。两个度量函数决定了训练过的网络识别数字1和7的图像的能力。有关使用实验管理器训练网络进行图像分类的更多信息，请参见扫描超参数图像分类．
定义度量函数
在内置的训练实验中添加一个度量函数。
1.在实验窗格中,在指标,点击添加．
2.在增加指标对话框中，输入度量函数的名称，然后单击好吧．如果输入项目中已经存在的函数的名称，实验管理器会将其添加到实验中。否则，实验管理器将创建一个由默认模板定义的函数。
3.选择指标函数的名称，单击编辑．在MATLAB®编辑器中打开度量函数。
度量函数的输入是一个包含三个字段的结构:
trainedNetwork是SeriesNetwork对象或DAGNetwork对象返回的trainNetwork函数。有关更多信息，请参见网．trainingInfo方法返回的训练信息是否包含结构trainNetwork函数。有关更多信息，请参见信息．参数具有来自超参数表的字段的结构。
自定义度量函数的输出必须是标量、逻辑值或字符串。
开放实验
首先，打开示例。实验管理器加载一个带有预先配置的实验的项目，您可以检查和运行该实验。打开实验，在实验的浏览器窗格中，双击实验的名称(ClassificationExperiment）.
内置的训练实验由描述、超参数表、设置函数和用于评估实验结果的度量函数集合组成。有关更多信息，请参见配置内置训练实验．
的描述字段包含实验的文本描述。对于本例，描述如下:
数字分类，使用度量函数评估结果:* OnesAsSevens返回误分类为7s的1的百分比。* SevensAsOnes返回误分类为1的7的百分比。
的Hyperparameters部分指定策略(详尽的扫描)和用于实验的超参数值。运行实验时，“实验管理器”将使用超参数表中指定的超参数值的每个组合来训练网络。本例使用超参数InitialLearnRate而且动力．
的设置函数为实验配置训练数据、网络架构和训练选项。setup函数的输入是一个包含超参数表字段的结构。setup函数返回三个输出，用于训练图像分类问题的网络。在本例中，setup函数有三个部分。
负荷训练数据定义包含训练和验证数据的图像数据存储。本示例从Digits数据集中加载图像。有关此数据集的更多信息，请参见图像数据集．
digitDatasetPath = fullfile(toolboxdir(“nnet”)，.．.“nndemos”,“nndatasets”,“DigitDataset”）;imdsTrain = imageDatastore(digitDatasetPath，.．.IncludeSubfolders = true,.．.LabelSource =“foldernames”）;
numTrainingFiles = 750;[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imdsTrain,numTrainingFiles);
定义网络架构定义用于深度学习分类的卷积神经网络的体系结构。本例使用setup函数模板提供的默认分类网络。
inputSize = [28 28 1];numClasses = 10;layers = [imageInputLayer(inputSize) convolution2dLayer(5,20) batchNormalizationLayer reluLayer fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];
指定培训项目定义了一个
trainingOptions实验对象。该示例加载训练选项的值“InitialLearnRate”而且“动量”从超参数表。
选项= trainingOptions(“个”,.．.MaxEpochs = 5,.．.ValidationData = imdsValidation,.．.ValidationFrequency = 30,.．.InitialLearnRate =参数。InitialLearnRate,.．.动量=参数。动力,.．.Verbose = false);
要检查设置功能，请按设置函数,点击编辑．在MATLAB®编辑器中打开设置函数。此外，设置函数的代码出现在附录1在这个例子的最后。
的指标节指定评估实验结果的可选函数。实验管理器每次完成网络训练后都会评估这些功能。选中指标函数的名称，单击，可以查看指标函数编辑．在MATLAB编辑器中打开度量函数。
这个例子包含两个度量函数。
OnesAsSevens返回数字1的图像被训练过的网络误分类为7的百分比。SevensAsOnes返回被训练过的网络误分类为数字7的图像的百分比。
这些函数中的每一个都使用经过训练的网络对整个Digits数据集进行分类。然后，函数确定实际标签和预测标签不一致的图像数量。例如，函数OnesAsSevens计算实际标签为的图像数量' 1 '和一个预测的标签“7”．类似地，函数SevensAsOnes计算实际标签为的图像数量“7”和一个预测的标签' 1 '．这些度量函数的代码出现在附录2而且附录3在这个例子的最后。
运行实验
当您运行实验时，实验管理器将对由设置函数定义的网络进行六次训练。每次试验使用不同的超参数值组合。默认情况下，实验管理器每次运行一个试验。如果您有并行计算工具箱™，您可以同时运行多个试验。为了获得最好的结果，在运行实验之前，启动一个具有与gpu一样多的worker的并行池。有关更多信息，请参见使用实验管理器并行训练网络而且GPU支金宝app持版本(并行计算工具箱)．
若要一次运行一个试验，请在“实验管理器”工具条上单击运行．
若要同时运行多个试验，请单击使用并行然后运行．如果当前没有并行池，experimental Manager将使用默认集群配置文件启动一个并行池。然后，根据可用的并行工作人员的数量，实验管理器执行多个同时进行的试验。
结果表显示了每个试验的度量函数值。
评估结果
要为你的实验找到最好的结果，请对结果表进行排序。例如，找出错误分类次数最少的试验。
指向OnesAsSevens列。
单击三角形图标。
选择升序排序．
的下拉菜单，找到错误分类7最少的试验SevensAsOnes列和选择升序排序．
如果没有一个试验同时最小化两个指标函数，考虑优先考虑对每个指标排名良好的试验。例如，在这些结果中，试验5是每个度量函数的前三个试验之一。
要记录对实验结果的观察，请添加注释。
在结果表中，右键单击OnesAsSevens最好的审判细胞。
选择添加注释．
在注释窗格，在文本框中输入您的观察结果。
控件重复上述步骤SevensAsOnes细胞。
有关更多信息，请参见对实验结果进行排序、过滤和注释．
关闭实验
在实验的浏览器窗格中，右键单击项目的名称并选择关闭项目．实验管理器关闭项目中包含的所有实验和结果。
附录1:设置函数
该功能配置实验的训练数据、网络架构和训练选项。
输入
参数个数是一个包含来自experimental Manager超参数表字段的结构。
输出
imdsTrain是用于训练数据的图像数据存储。层是定义神经网络架构的层图。选项是一个trainingOptions对象。
函数[imdsTrain,layers,options] = ClassificationExperiment_setup1(params) digitDatasetPath = fullfile(toolboxdir(“nnet”)，.．.“nndemos”,“nndatasets”,“DigitDataset”）;imdsTrain = imageDatastore(digitDatasetPath，.．.IncludeSubfolders = true,.．.LabelSource =“foldernames”）;numTrainingFiles = 750;[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imdsTrain,numTrainingFiles);inputSize = [28 28 1];numClasses = 10;layers = [imageInputLayer(inputSize) convolution2dLayer(5,20) batchNormalizationLayer reluLayer fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];选项= trainingOptions(“个”,.．.MaxEpochs = 5,.．.ValidationData = imdsValidation,.．.ValidationFrequency = 30,.．.InitialLearnRate =参数。InitialLearnRate,.．.动量=参数。动力,.．.Verbose = false);结束
附录2:找出被错误分类为7的
这个函数决定了被错误分类为7的1的数量。
函数metricOutput = OnesAsSevens(trialInfo) actualValue =' 1 '；predValue =“7”；net = trialInfo.trainedNetwork;digitDatasetPath = fullfile(toolboxdir(“nnet”)，.．.“nndemos”,“nndatasets”,“DigitDataset”）;imds = imageDatastore(digitDatasetPath，.．.IncludeSubfolders = true,.．.LabelSource =“foldernames”）;YActual = imds.Labels;YPred =分类(net,imds);K = sum(YActual == actualValue & YPred == predValue);N = sum(YActual == actualValue);metricOutput = 100*K/N;结束
附录3:找出误分类为1的7
这个函数决定了被错误分类为1的7的个数。
函数metricOutput = SevensAsOnes(trialInfo“7”；predValue =' 1 '；net = trialInfo.trainedNetwork;digitDatasetPath = fullfile(toolboxdir(“nnet”)，.．.“nndemos”,“nndatasets”,“DigitDataset”）;imds = imageDatastore(digitDatasetPath，.．.IncludeSubfolders = true,.．.LabelSource =“foldernames”）;YActual = imds.Labels;YPred =分类(net,imds);K = sum(YActual == actualValue & YPred == predValue);N = sum(YActual == actualValue);metricOutput = 100*K/N;结束
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