ドキュメンテーション

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ディープ ネットワーク デザイナー

深層学習ネットワークの編集および構築

説明

ディープ ネットワーク デザイナー アプリでは、深層学習ネットワークを構築、可視化、および編集できます。このアプリを使って次のことを実行できます。

  • 事前学習済みのネットワークをインポートし、転移学習用に編集する。

  • ネットワークをインポートして編集し、新しいネットワークを構築する。

  • 新しい層をドラッグ アンド ドロップして追加し、新しい結合を作成する。

  • 層のプロパティを表示および編集する。

  • ネットワークを解析して、アーキテクチャを正しく定義し、学習前に問題を検出できるようにする。

  • MATLAB® コードを生成する。

ネットワークの設計が終了したら、ネットワークの保存や学習が可能なワークスペースにエクスポートできます。

ディープ ネットワーク デザイナー アプリを開く

  • MATLAB ツールストリップ: [アプリ] タブの [機械学習および深層学習] にあるアプリ アイコンをクリックします。

  • MATLAB コマンド プロンプト: deepNetworkDesigner と入力します。

すべて展開する

ディープ ネットワーク デザイナー アプリでシンプルな事前学習済みのネットワークを確認します。

シンプルな事前学習済みのネットワークを読み込みます。ネットワークをダウンロードする必要がある場合、ダウンロード用リンクが表示されます。

net = squeezenet

ディープ ネットワーク デザイナーを開きます。

deepNetworkDesigner

[ファイル] セクションで、[インポート] をクリックし、ネットワークを選択してワークスペースから読み込みます。

プロットを使用してネットワークを確認および可視化します。

使用可能なネットワークの一覧、およびネットワークを比較する方法については、事前学習済みの深層ニューラル ネットワークを参照してください。

ディープ ネットワーク デザイナー アプリで転移学習用のネットワークを編集して、準備します。

事前学習済みのネットワークを読み込みます。ネットワークをダウンロードする必要がある場合、ダウンロード用リンクが表示されます。

net = googlenet

ディープ ネットワーク デザイナーを開きます。

deepNetworkDesigner

[ファイル] セクションで、[インポート] をクリックし、ネットワークを選択してワークスペースから読み込みます。プロットを使用してネットワークを確認および可視化します。

ネットワークを編集して、データの新しいクラス数を指定します。新しい全結合層をキャンバスにドラッグし、OutputSize プロパティを新しいクラス数に設定します。最後の全結合層を削除し、代わりに新しい層を結合します。

分類出力層を削除します。次に、新しい分類出力層をキャンバスにドラッグして代わりに結合します。出力層の自動設定では、学習中にクラス数の学習を行います。

ネットワークの学習の準備が整っていることを確認するには、[解析] セクションで [解析] をクリックします。

ディープ ネットワーク デザイナーに戻ります。ネットワークを学習のためにワークスペースにエクスポートするには、[エクスポート] セクションで [エクスポート] をクリックします。

詳細については、ディープ ネットワーク デザイナーを使用した転移学習を参照してください。

層のプロパティに関する理解を深め、編集するためのヘルプについては、該当する層のページを参照してください。

すべての層のプロパティに関する定義とヘルプを確認するには、深層学習層の一覧の表の層の名前をクリックしてください。

アプリで層をクリックし、プロパティを表示して編集します。

ディープ ネットワーク デザイナー アプリで作成したネットワーク層を再作成するために、MATLAB コードを生成します。

アプリの [エクスポート] セクションで、[エクスポート][コード生成] を選択します。

または、[エクスポート][事前学習済みパラメーターを使用したコード生成] を選択して、学習可能なパラメーターを含むネットワークを再作成できます。

スクリプトを実行してネットワーク層を再作成します。

詳細については、ディープ ネットワーク デザイナーからの MATLAB コードの生成を参照してください。

関連する例

参考

関数

R2018b で導入