この例では,実験マネージャーを使用してネットワークの並列学習を行う方法を説明します。実験を並列で実行することにより,異なる学習構成を同時に試すことができます。学習の進行中にMATLAB®を使うこともできます。並列実行には,并行计算工具箱™が必要です。

この例では,並列学習用のMATLABの自動サポートを使用して畳み込みニューラルネットワークに学習させる方法を説明します。多くの場合,深層学習における学習には数時間または数日かかります。並列計算を使用すると,複数のグラフィックス処理装置(GPU)をローカルで,またはクラウドのクラスターで使用して,学習を高速化できます。複数のGPUがあるマシンにアクセスできる場合は,データのローカルコピーに対してこの例を完了させることができます。より多くのリソースを使用する必要がある場合は,深層学習における学習をクラウドにスケールアップできます。並列学習のオプションの詳細は,並列およびクラウドでの深層学習のスケールアップを参照してください。この例では,MATLABの自動並列サポートを使用して、クラウドのクラスターで深層学習ネットワークに学習させる手順について順を追って説明します。

この例では,parfevalを使用して,深層学習ネットワークのネットワークアーキテクチャの深さについてのパラメータースイープを実行し,学習中にデータを取得する方法を説明します。

この例では,学習中に作業を継続したりMATLABを閉じたりできるように,深層学習における学習のバッチジョブをクラスターに送信する方法を説明します。