主要内容

实验。监控

更新自定义训练实验的结果表和训练图

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    描述

    运行自定义训练实验时实验管理器,使用一个实验。监控对象跟踪培训的进度，更新结果表中的信息字段，记录培训使用的度量值，并生成培训图。有关自定义训练实验的更多信息，请参见配置自定义训练实验．

    创建

    当您运行自定义培训实验时，实验管理器将创建实验。监控你每次实验的对象。访问对象作为训练函数的第二个输入参数。

    属性

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    试验的训练状态，指定为字符串或字符向量。

    例子:班长。状态= "Loading Data";

    数据类型:字符|字符串

    试验的训练进度，指定为0到100之间的数字标量。

    例子:班长。进步= 17;

    数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|fi

    信息列名，指定为字符串、字符向量、字符串数组或字符向量的单元格数组。有效名称以字母开头，可以包含字母、数字和下划线。这些名称以列标题的形式出现在实验结果表中。信息列中的值不会出现在训练图中。

    您只能在训练函数中设置此值一次。

    例子:班长。信息= [“GradientDecayFactor”，“SquaredGradientDecayFactor”]；

    数据类型:字符|字符串

    度量列名，指定为字符串、字符向量、字符串数组或字符向量的单元格数组。有效名称以字母开头，可以包含字母、数字和下划线。这些名称以列标题的形式出现在实验结果表中。此外，每个指标都出现在自己的训练子情节中。要在单个子图中绘制多个度量，请使用该函数groupSubPlot．

    您只能在训练函数中设置此值一次。

    例子:班长。指标= ["TrainingLoss","ValidationLoss"];

    数据类型:字符|字符串

    训练图中的水平轴标签，指定为字符串或字符向量。

    在调用函数之前设置这个值recordMetrics．

    例子:班长。包含=“迭代”;

    数据类型:字符|字符串

    此属性是只读的。

    停止试验标志，指定为数字或逻辑1 (真正的)或0 (假）.此属性的值更改为真正的当你点击停止在实验管理器工具条或结果表中。

    数据类型:逻辑

    对象的功能

    groupSubPlot 实验训练小区的组度量
    recordMetrics 在实验结果表和训练图中记录测量值
    updateInfo 更新实验结果表中的信息列

    例子

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    使用一个实验。监控对象跟踪训练的进度，在实验结果表中显示信息和度量值，并生成自定义训练实验的训练图。

    在开始培训之前，指定Experiment Manager结果表的信息和度量列的名称。

    班长。信息= [“GradientDecayFactor”，“SquaredGradientDecayFactor”];班长。指标= [“TrainingLoss”，“ValidationLoss”];

    指定训练图的水平轴标签。将培训和验证损失分组在同一个子图中。

    班长。包含=“迭代”；groupSubPlot(监控,“损失”，[“TrainingLoss”，“ValidationLoss”]）;

    更新结果表中试验梯度衰减系数和梯度衰减系数平方的值。

    updateInfo(监控,．..GradientDecayFactor = GradientDecayFactor,．..SquaredGradientDecayFactor = SquaredGradientDecayFactor);

    每次自定义训练循环迭代后，在结果表和训练图中记录试验的训练值和验证损失。

    recordMetrics(监控、迭代．..TrainingLoss = TrainingLoss,．..ValidationLoss = ValidationLoss);

    根据完成的迭代次数更新试验的训练进度。

    班长。进步= (iteration/numIterations) * 100;

    提示

    • 信息列和度量列都显示实验结果表中的值。此外，训练图显示了度量值的记录。对于希望在结果表中显示但不在训练图中显示的文本和数值，使用信息列。

    另请参阅

    介绍了R2021a

    深度学习工具箱文档

    金宝app

    介绍基于MATLAB的深度学习

    介绍基于MATLAB的深度学习

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