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深層学習のインポート、エクスポート、およびカスタマイズ

深層学習ネットワークのインポート、エクスポート、カスタマイズ、および層、学習ループ、損失関数のカスタマイズ

TensorFlow™ -Keras、Caffe、および ONNX™ (Open Neural Network Exchange) モデル形式からネットワークやネットワーク アーキテクチャをインポートします。学習済みの Deep Learning Toolbox™ ネットワークを ONNX モデル形式にエクスポートすることもできます。

問題に合わせて独自のカスタム深層学習層を定義できます。カスタム出力層を使用してカスタム損失関数を指定し、学習可能なパラメーターを含むカスタム層や含まないカスタム層を定義できます。たとえば、クラスの分布が不均衡な分類問題には、重み付き交差エントロピー損失を使用するカスタム重み付き分類層を使用できます。カスタム層を定義した後、その層の有効性、GPU 互換性、定義した勾配の出力の正しさをチェックできます。

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。

注目の例