yscale
説明
例
TrainingProgressMonitor オブジェクトを使用して、学習の進行状況を追跡し、カスタム学習ループの学習プロットを生成します。
TrainingProgressMonitor オブジェクトを作成します。モニターによって、開始時間と経過時間が自動的に追跡されます。オブジェクトを作成するとタイマーが開始されます。
ヒント
経過時間が学習時間を正確に反映するようにするには、必ずカスタム学習ループの先頭に近いところで TrainingProgressMonitor オブジェクトを作成してください。
monitor = trainingProgressMonitor;
学習を開始する前に、情報値とメトリクス値の名前を指定します。
monitor.Info = ["LearningRate","Epoch","Iteration"]; monitor.Metrics = ["TrainingLoss","ValidationLoss","TrainingAccuracy","ValidationAccuracy"];
学習プロットの横軸のラベルを指定します。同じサブプロット内で、学習損失と検証損失をグループ化します。学習と検証の精度を同じプロットにグループ化します。
monitor.XLabel = "Iteration"; groupSubPlot(monitor,"Loss",["TrainingLoss","ValidationLoss"]); groupSubPlot(monitor,"Accuracy",["TrainingAccuracy","ValidationAccuracy"]);
損失に対して対数スケールを指定します。座標軸ツール バーで対数スケール ボタンをクリックして Y 軸のスケールを切り替えることもできます。
yscale(monitor,"Loss","log")
学習時には、次のことが行われます。
カスタム学習ループの各ステップの開始時に
Stopプロパティが評価されます。[学習の進行状況] ウィンドウで [停止] ボタンをクリックすると、Stopプロパティが1に変わります。Stopプロパティが1のとき、学習ループが終了すると学習が停止します。情報値が更新されます。更新された値は [学習の進行状況] ウィンドウに表示されます。
メトリクス値が記録されます。記録された値は学習プロットに表示されます。
反復が完了した割合に基づいて、学習の進行率が更新されます。
メモ
次のサンプル コードはテンプレートです。メトリクス値と情報値を計算するには、この学習ループを編集しなければなりません。MATLAB で実行できる完全な例については、学習中のカスタム学習ループの進行状況の監視を参照してください。
epoch = 0; iteration = 0; monitor.Status = "Running"; while epoch < maxEpochs && ~monitor.Stop epoch = epoch + 1; while hasData(mbq) && ~monitor.Stop iteration = iteration + 1; % Add code to calculate metric and information values. % lossTrain = ... updateInfo(monitor, ... LearningRate=learnRate, ... Epoch=string(epoch) + " of " + string(maxEpochs), ... Iteration=string(iteration) + " of " + string(numIterations)); recordMetrics(monitor,iteration, ... TrainingLoss=lossTrain, ... TrainingAccuracy=accuracyTrain, ... ValidationLoss=lossValidation, ... ValidationAccuracy=accuracyValidation); monitor.Progress = 100*iteration/numIterations; end end
[学習の進行状況] ウィンドウには、メトリクスのアニメーション プロット、情報値、学習の進行状況バー、経過時間が表示されます。
学習プロットは、
recordMetricsを呼び出すたびに更新されます。[情報] の下の値は、
updateInfoを呼び出すたびに更新されます。経過時間は、
recordMetricsまたはupdateInfoを呼び出すたび、およびProgressプロパティを更新するたびに更新されます。
experiments.Monitor オブジェクトを使用して、学習の進行状況を追跡し、実験結果テーブルで情報とメトリクス値を表示し、カスタムの学習実験の学習プロットを生成します。
学習を開始する前に、実験マネージャーの結果テーブルの情報列とメトリクス列の名前を指定します。
monitor.Info = ["GradientDecayFactor","SquaredGradientDecayFactor"]; monitor.Metrics = ["TrainingLoss","ValidationLoss"];
学習プロットの横軸のラベルを指定します。同じサブプロット内で、学習損失と検証損失をグループ化します。
monitor.XLabel = "Iteration"; groupSubPlot(monitor,"Loss",["TrainingLoss","ValidationLoss"]);
損失に対して対数スケールを指定します。座標軸ツール バーで対数スケール ボタンをクリックして Y 軸のスケールを切り替えることもできます。
yscale(monitor,"Loss","log")
結果テーブルで、この試行における勾配の減衰係数と 2 乗勾配の減衰係数の値を更新します。
updateInfo(monitor, ... GradientDecayFactor=gradientDecayFactor, ... SquaredGradientDecayFactor=squaredGradientDecayFactor);
カスタムの実験ループを実行するたびに、その試行における学習損失と検証損失の値を結果テーブルと学習プロットに記録します。
recordMetrics(monitor,iteration, ... TrainingLoss=trainingLoss, ... ValidationLoss=validationLoss);
全体の反復回数に対する完了した試行回数の割合に基づいて、学習の進行状況を更新します。
monitor.Progress = 100 * (iteration/numIterations);
入力引数
メトリクス モニター。TrainingProgressMonitor オブジェクトまたは experiments.Monitor オブジェクトとして指定します。
プロットの座標軸の名前。string または文字配列として指定します。座標軸の名前はメトリクスの名前と一致しなければなりません。groupSubPlot 関数を使用してメトリクスをグループ化する場合、axesName はグループの名前でなければなりません。
データ型: char | string
座標軸のスケール。次のいずれかの値として指定します。
| 値 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
"linear" | 線形スケール |
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"log" | 対数スケール
メモ 対数スケールを指定すると、場合によっては、座標軸から座標が除外されることがあります。
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バージョン履歴
R2024a で導入
