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実験の管理

複数の初期条件でのネットワークの学習、対話形式での学習オプションの調整、結果の評価

実験マネージャー アプリを使用し、各種ハイパーパラメーター値のスイープまたはベイズ最適化の使用により、ニューラル ネットワークの最適な学習オプションを見つけます。組み込み関数 trainnet を使用するか、独自のカスタム学習関数を定義します。学習プロットを使用して進行状況を監視します。混同行列とカスタム メトリクス関数を使用して、学習済みネットワークを評価します。

このページには、AI ワークフローの実験に関する情報を掲載しています。アプリの使用に関する一般的な情報については、実験マネージャーを参照してください。

アプリ

実験マネージャー 深層学習ネットワークの学習および比較に向けた実験の設計と実行 (R2020a 以降)

オブジェクト

experiments.Monitorカスタムの学習実験の結果テーブルと学習プロットの更新 (R2021a 以降)

関数

groupSubPlot実験学習プロットへのメトリクスのグループ化 (R2021a 以降)
recordMetricsRecord metric values in experiment results table and training plot (R2021a 以降)
updateInfo実験結果テーブルの情報列の更新 (R2021a 以降)
yscaleSet training plot y-axis scale (linear or logarithmic) (R2024a 以降)

トピック

トラブルシューティング

Debug Deep Learning Experiments

Diagnose problems in your setup, training, and metric functions. (R2023a 以降)