Main Content

このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。

深層ニューラル ネットワークの学習

組み込みの学習関数またはカスタム学習ループを使用したネットワークの学習

ネットワーク アーキテクチャを定義した後、関数 trainingOptions を使用して学習パラメーターを定義できます。その後、trainNetwork または trainnet を使用してネットワークに学習させることができます。学習済みネットワークを使用して、クラス ラベルまたは数値応答を予測します。

ニューラル ネットワークの学習は、1 つの CPU または GPU か複数の CPU または GPU で行うことも、クラスターまたはクラウドで並列に行うこともできます。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。

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。

カテゴリ