来自系列:深神经网络
乔•Hicklin MathWorks
实验经理是一个用于培训,微调和解释您在各种初始条件下的深度学习网络的应用程序。了解如何使用深度学习实验:
嗨。我叫乔·希克林。我是MathWorks的高级开发人员。我将向您展示如何使用实验管理器使您的深度学习项目产生更好的结果,速度更快,花费更少的工作。
当我想要创造出最好的深度学习解决方案时,我会进行大量实验,看看哪种策略最有效。我会尝试不同的训练数据集或训练数据的不同处理,我会尝试不同的网络架构或网络中的不同参数,我会尝试不同的训练选项,看看哪种策略能产生最好的结果。
所有这些实验是我的项目中最耗时的部分,在实验经理出现之前,我做了一个相当混乱的工作。我将编写这样一个脚本,用于设置训练数据、设置网络、设置训练选项,最后训练网络。
我会运行它,看看网络的运行情况,然后再尝试其他方法。我会编辑脚本,然后再运行一次。我会说,如果我想在这一层尝试更多渠道,或者如果我想要一个不同的学习速度呢?
我会通过各种选择的不同组合来找出哪个网络表现最好。当我全部完成时,我认为我已经覆盖了大部分领域,但我不是很确定。为了验证或恢复之前的结果,我会反复进行一些实验。
实验经理解决了所有这些问题。让我们看一下我一直在使用的实验经理项目。我会去Apps Gallery,选择实验经理。当实验经理出现时,我会开设预先存在的项目。在那里。
这是我的项目。我的项目有三个实验,一个被称为数据集,一个名为网络,一个名为培训选项的数据集。我们将查看第一个实验的结果,数据集。
在这个实验中,我试图弄清楚我是否使用了足够的数据。所以我做了四个不同的试验。每一个都使用不同数量的数据或有或没有增加。这些试验已经进行了,而且已经结束了。
对于每一个试验,我都能看到它们花费了多长时间,训练的准确性是多少,验证的准确性是多少,以及其他一些东西。对于任何我想要的试验,我都可以看训练图。我们会重现那个场景,这是那次审判的训练场景。这是这次审判的训练场地。
我也可以查看每次试验的混淆矩阵。因此,这是一套实验,这是一套实验的试验。我做了另一个实验。我们会看看这些结果。这是在尝试不同的网络。
我尝试了一个基本的网络。我尝试了Mobilenet,双层网络和三层网络。而且,对于这些中的每一个,我可以看看训练网络,我可以看看这样的训练情节。
其中一个网络没有工作。我试过MobileNet,但我的机器上没有MobileNet。但这并不能阻止实验经理。它注意到了这个错误,并继续进行这四个实验。
在我的第三个实验中,您可以看到我没有任何结果。我还没有跑过那个。让我们现在这样做。如果我双击培训选项,我将看到我之前写的实验描述。
在这个实验中,我将在四个参数上进行详尽的扫描。我在这里把它们命名为。每个参数都有一组覆盖的值。因此,这意味着它将为这四个参数的每个值组合运行试验。
我认为,48种不同的试验。这是很多,所以我将并行使用并并行运行这些东西。我现在继续开始并开始。
所以我们在这里看到的是这张桌子的所有48次试验都会在它中运行。它启动了前12个,其余的是等待。如果我们在这里抬起头,我们可以看到它已经完成了0. 12现在正在运行。42被排队,而且没有任何崩溃。哦,这将共有54项试验。
这12项试验已经开始。我们可以看着他们进步,看着他们离去。这些试验结束后,就会开始下一个试验。它会慢慢地通过我们需要完成的所有不同的试验。
您可以看到每个试验,特别是正在使用的参数组合。第一次试验用于两个史诗的求解器,学习速率和迷你批量大小。当它完成时,它将通过所有54个不同的排列我所要求的。
这要花很长时间。所以我们不会坐在这里等它。但是当它完成的时候,我们就能看到所有这些了。让我们让时钟走一到两分钟。
[时钟滴答]
好的。这是完成了。实验经理已经为我们训练了54个神经网络。在现实生活中,我们可能得出去吃午饭,或者晚上回家,第二天再回来。但它已经完成了所有54项。
这些结果是可重复的,因为实验管理器已经保存了运行所有内容的脚本。它保存了每次试验所用的参数。它甚至保存了训练有素的网络,你可以导出到工作空间,以进一步工作。
如果我们想知道什么是最好的,我们可以根据验证精度排序看上面那个用了这个求解器,这么多,这个学习率,诸如此类的东西。你可以比较一下,看看哪种策略效果最好。
因此,实验经理可以为您自动化的实验的实验示例。在下一个视频中,我会告诉你试验经理为我做的实验经理所做的事情。
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