カスタム学習ループ

イメージネットワーク用の深層学習の学習ループおよび損失関数のカスタマイズ

タスクに必要な学習オプションが関数 trainingOptions に用意されていない場合、または必要な損失関数をカスタム出力層がサポートしていない場合、カスタム学習ループを定義できます。層グラフを使用して作成できないネットワークの場合、カスタムネットワークを関数として定義できます。詳細については、カスタム学習ループ、損失関数、およびネットワークの定義を参照してください。

関数

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カスタム学習ループ

`dlnetwork`	カスタム学習ループ向けの深層学習ネットワーク
`trainingProgressMonitor`	Monitor and plot training progress for deep learning custom training loops
`minibatchqueue`	深層学習用のミニバッチの作成
`dlarray`	カスタマイズ用の深層学習配列
`dlgradient`	自動微分を使用したカスタム学習ループの勾配の計算
`dlfeval`	カスタム学習ループ用の深層学習モデルの評価

損失演算

`crossentropy`	分類タスク用の交差エントロピー損失
`l1loss`	L₁ loss for regression tasks
`l2loss`	L₂ loss for regression tasks
`huber`	Huber loss for regression tasks
`mse`	半平均二乗誤差

深層学習の操作

`dlconv`	Deep learning convolution
`dltranspconv`	Deep learning transposed convolution
`fullyconnect`	すべての重み付き入力データの加算とバイアスの適用
`batchnorm`	Normalize data across all observations for each channel independently
`crosschannelnorm`	Cross channel square-normalize using local responses
`groupnorm`	Normalize data across grouped subsets of channels for each observation independently
`instancenorm`	Normalize across each channel for each observation independently
`layernorm`	Normalize data across all channels for each observation independently
`avgpool`	Pool data to average values over spatial dimensions
`maxpool`	Pool data to maximum value
`maxunpool`	最大プーリング演算の出力の逆プーリング

活性化

`relu`	正規化線形ユニット活性化の適用
`leakyrelu`	漏洩 (leaky) 正規化線形ユニット活性化の適用
`gelu`	Apply Gaussian error linear unit (GELU) activation
`softmax`	チャネル次元へのソフトマックス活性化の適用
`sigmoid`	シグモイド活性化の適用

トピック

カスタム学習ループ

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