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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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dlnetwork深層学習ニューラル ネットワーク (R2019b 以降)
trainingProgressMonitorMonitor 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)
padsequencesPad 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 (R2019b 以降)
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 (R2019b 以降)
dlfevalカスタム学習ループ用の深層学習モデルの評価 (R2019b 以降)
crossentropy分類タスク用のクロスエントロピー損失 (R2019b 以降)
l1lossL1 loss for regression tasks (R2021b 以降)
l2lossL2 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 (R2019b 以降)
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (R2021a 以降)

トピック