カスタム学習ループ

カスタム学習ループを使用した深層学習ネットワークの学習

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、または関数 trainnet がサポートしていない損失関数がある場合は、カスタム学習ループを定義できます。層のネットワークとして指定できないモデルの場合は、モデル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`	深層学習ニューラルネットワーク
`trainingProgressMonitor`	Monitor and plot training progress for deep learning custom training loops (R2022b 以降)
`minibatchqueue`	深層学習用のミニバッチの作成 (R2020b 以降)
`padsequences`	Pad or truncate sequence data to same length (R2021a 以降)
`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`	分類タスク用のクロスエントロピー損失
`l1loss`	L₁ loss for regression tasks (R2021b 以降)
`l2loss`	L₂ loss for regression tasks (R2021b 以降)
`huber`	回帰タスクの Huber 損失 (R2021a 以降)
`mse`	半平均二乗誤差
`ctc`	Connectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (R2021a 以降)

トピック

カスタム学習ループを使用したネットワークの学習
この例では、カスタム学習率スケジュールで手書きの数字を分類するネットワークに学習させる方法を示します。
Train Sequence Classification Network Using Custom Training Loop
This example shows how to train a network that classifies sequences with a custom learning rate schedule.
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
深層学習の学習ループ、損失関数、およびモデルを定義してカスタマイズする方法を学ぶ。
カスタム学習ループでの学習オプションの指定
カスタム学習ループで一般的な学習オプションを指定する方法を学びます。
Monitor Custom Training Loop Progress
Track and plot custom training loop progress.
Detect Issues During Deep Neural Network Training
This example shows how to automatically detect issues while training a deep neural network.
Speed Up Deep Neural Network Training
Learn how to accelerate deep neural network training.