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深層ニューラルネットワークの調整

プログラムおよび対話形式による学習オプションの調整、チェックポイントからの学習の再開、敵対的サンプルの調査

関数 trainingOptions を使用してオプションを設定する方法については、パラメーターの設定と畳み込みニューラルネットワークの学習を参照してください。適切な開始オプションを指定した後、実験マネージャーを使用してハイパーパラメーターの自動スイープまたはベイズ最適化を行えます。実験マネージャーを使用し、実験を並列で実行して異なる学習構成を同時にテストし、学習プロットで進行状況を監視します。

カテゴリ

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
調整
プログラムによる学習オプションの調整、チェックポイントからの学習の再開、敵対的サンプルの調査

注目の例

チェックポイントネットワークからの学習の再開

チェックポイントネットワークからの学習の再開

この例では、深層学習ネットワークの学習時にチェックポイントネットワークを保存する方法と以前に保存したネットワークから学習を再開する方法を説明します。

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Try Multiple Pretrained Networks for Transfer Learning

Try Multiple Pretrained Networks for Transfer Learning

Configure an experiment that replaces layers of different pretrained networks for transfer learning.

R2020a 以降

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Experiment with Weight Initializers for Transfer Learning

Experiment with Weight Initializers for Transfer Learning

Configure an experiment that initializes the weights of convolution and fully connected layers using different weight initializers.

R2020a 以降

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Use Experiment Manager to Train Generative Adversarial Networks (GANs)

Use Experiment Manager to Train Generative Adversarial Networks (GANs)

Create a custom training experiment to generate images of flowers.

R2021a 以降

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Detect Issues During Deep Neural Network Training

Detect Issues During Deep Neural Network Training

Automatically detect issues while training a deep neural network.

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