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組み込み学習

組み込み学習関数を使用した深層学習ネットワークの学習

ネットワーク アーキテクチャを定義した後、関数 trainingOptions を使用して学習パラメーターを定義できます。その後、関数 trainnet を使用してネットワークに学習させることができます。学習済みネットワークを使用して、クラス ラベルまたは数値応答を予測します。

アプリ

ディープ ネットワーク デザイナー深層学習ネットワークの設計と可視化

関数

すべて展開する

dlnetwork深層学習ニューラル ネットワーク (R2019b 以降)
trainingOptions深層学習ニューラル ネットワークの学習のオプション
trainnetTrain deep learning neural network (R2023b 以降)
TrainingInfoNeural network training information (R2023b 以降)
showShow training information plot (R2023b 以降)
closeClose training information plot (R2023b 以降)
accuracyMetricDeep learning accuracy metric (R2023b 以降)
aucMetricDeep learning area under ROC curve (AUC) metric (R2023b 以降)
fScoreMetricDeep learning F-score metric (R2023b 以降)
precisionMetricDeep learning precision metric (R2023b 以降)
recallMetricDeep learning recall metric (R2023b 以降)
rmseMetricDeep learning root mean squared error metric (R2023b 以降)
predict推論用の深層学習ネットワーク出力の計算 (R2019b 以降)
minibatchpredictMini-batched neural network prediction (R2024a 以降)
scores2labelConvert prediction scores to labels (R2024a 以降)
confusionchart分類問題用の混同行列チャートの作成
sortClasses混同行列チャートのクラスの並べ替え
classifyAndUpdateState(非推奨) 学習済み再帰型ニューラル ネットワークを使用したデータの分類とネットワーク状態の更新

トピック