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カスタム学習ループ

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
imagePretrainedNetworkイメージ用の事前学習済みニューラル ネットワーク (R2024a 以降)
resnetNetwork2-D residual neural network (R2024a 以降)
resnet3dNetwork3-D residual neural network (R2024a 以降)
addLayersニューラル ネットワークへの層の追加
removeLayersニューラル ネットワークからの層の削除
replaceLayerニューラル ネットワークの層の置き換え
connectLayersニューラル ネットワークの層の結合
disconnectLayersニューラル ネットワークの層の切り離し
addInputLayerAdd input layer to network (R2022b 以降)
initializedlnetwork の学習可能なパラメーターと状態パラメーターの初期化 (R2021a 以降)
networkDataLayoutDeep learning network data layout for learnable parameter initialization (R2022b 以降)
setL2Factor層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数の設定
getL2Factor層の学習可能なパラメーターの L2 正則化係数の取得
setLearnRateFactor層の学習可能なパラメーターの学習率係数を設定します。
getLearnRateFactor層の学習可能なパラメーターの学習率係数の取得
plotニューラル ネットワーク アーキテクチャのプロット
summaryネットワークの概要の出力 (R2022b 以降)
analyzeNetwork深層学習ネットワーク アーキテクチャの解析
checkLayerCheck validity of custom or function layer
isequalCheck equality of neural networks (R2021a 以降)
isequalnCheck equality of neural networks ignoring NaN values (R2021a 以降)
forward学習用の深層学習ネットワーク出力の計算
predict推論用の深層学習ネットワーク出力の計算
adamupdate適応モーメント推定 (Adam) を使用してパラメーターを更新する
rmspropupdate 平方根平均二乗伝播 (RMSProp) を使用してパラメーターを更新する
sgdmupdate モーメンタム項付き確率的勾配降下法 (SGDM) を使用してパラメーターを更新する
lbfgsupdateUpdate parameters using limited-memory BFGS (L-BFGS) (R2023a 以降)
lbfgsStateState of limited-memory BFGS (L-BFGS) solver (R2023a 以降)
dlupdate Update parameters using custom function
trainingProgressMonitor深層学習カスタム学習ループの学習進行状況の監視およびプロット (R2022b 以降)
updateInfoUpdate information values for custom training loops (R2022b 以降)
recordMetricsRecord metric values for custom training loops (R2022b 以降)
groupSubPlotGroup metrics in training plot (R2022b 以降)
deep.gpu.deterministicAlgorithmsSet determinism of deep learning operations on the GPU to get reproducible results (R2024b 以降)
padsequencesPad or truncate sequence data to same length (R2021a 以降)
minibatchqueue深層学習用のミニバッチの作成 (R2020b 以降)
onehotencodeone-hot ベクトルへのデータ ラベルの符号化 (R2020b 以降)
onehotdecodeクラス ラベルへの確率ベクトルの復号化 (R2020b 以降)
nextミニバッチキューからの次のデータ ミニバッチの取得 (R2020b 以降)
resetReset minibatchqueue to start of data (R2020b 以降)
shuffleShuffle data in minibatchqueue (R2020b 以降)
hasdataDetermine if minibatchqueue can return mini-batch (R2020b 以降)
partitionPartition minibatchqueue (R2020b 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
dljacobianJacobian matrix deep learning operation (R2024b 以降)
dldivergenceDivergence of deep learning data (R2024b 以降)
dllaplacianLaplacian of deep learning data (R2024b 以降)
dlfevalカスタム学習ループ用の深層学習モデルの評価
dimsdlarray オブジェクトのデータ形式
finddim指定されたラベルをもつ次元の検索
stripdimsdlarray データ形式の削除
extractdatadlarray からのデータの抽出
isdlarrayCheck if object is dlarray (R2020b 以降)
crossentropy分類タスク用のクロスエントロピー損失
indexcrossentropyIndex cross-entropy loss for classification tasks (R2024b 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)
ctcConnectionist temporal classification (CTC) loss for unaligned sequence classification (R2021a 以降)
mse半平均二乗誤差
dlaccelerateAccelerate deep learning function for custom training loops (R2021a 以降)
AcceleratedFunctionAccelerated deep learning function (R2021a 以降)
clearCacheClear accelerated deep learning function trace cache (R2021a 以降)

トピック

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自動微分

深層学習関数の高速化

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