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イメージを使用した深層学習

事前学習済みのネットワークを使用して新しいタスクを高速に学習させる。または、畳み込みニューラル ネットワークにゼロから学習させる

転移学習を使用し、事前学習済みのネットワークで得られる知識を活用して新しいデータに含まれる新しいパターンを学習させます。通常は、転移学習によって事前学習済みのイメージ分類ネットワークを微調整する方が、ゼロから学習させるよりもはるかに簡単で時間がかかりません。事前学習済みの深いネットワークを使用すると、数百万のイメージや強力な GPU を用意して新しいネットワークの定義と学習を行うことなく、新しいタスクのモデルを高速に作成できます。ネットワーク アーキテクチャを定義し、ネットワークにゼロから学習させて、イメージの分類タスクと回帰タスク用の深いネットワークを新しく作成することもできます。

関数 trainNetwork および trainingOptions を使用してネットワークに学習させたり、dlnetwork オブジェクトや関数 dlarray を使用してカスタム学習ループを指定したりすることができます。

畳み込みニューラル ネットワークの学習は、1 つの CPU または GPU で、複数の CPU または GPU で、あるいはクラスターまたはクラウドで並列に行えます。1 つの GPU または並列で学習させる場合は、Parallel Computing Toolbox™ が必要です。GPU を使用するには、サポートされている GPU デバイスが必要です (サポートされているデバイスについては、GPU 計算の要件 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください)。関数 trainingOptions を使用して、実行環境を指定します。

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