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

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。

敵対的サンプルを生成して、ネットワークのロバスト性を調査します。その後、Fast Gradient Sign Method (FGSM) による敵対的学習を使用し、敵対的摂動に対してロバストなネットワークに学習させます。

アプリ

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設計と可視化

オブジェクト

trainingProgressMonitor 深層学習カスタム学習ループの学習進行状況の監視およびプロット (R2022b 以降)

関数

`trainingOptions`	深層学習ニューラルネットワークの学習のオプション
`trainnet`	深層学習ニューラルネットワークの学習 (R2023b 以降)

トピック

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
畳み込みニューラルネットワークの学習パラメーターの設定方法を学習する。
ベイズ最適化を使用した深層学習
この例では、深層学習にベイズ最適化を適用して、畳み込みニューラルネットワークに最適なネットワークハイパーパラメーターと学習オプションを求める方法を説明します。
Detect Issues During Deep Neural Network Training
This example shows how to automatically detect issues while training a deep neural network.
深層学習ネットワークの並列学習
この例では、ローカルマシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。
カスタム学習ループを使用したネットワークの学習
この例では、カスタム学習率スケジュールで手書きの数字を分類するネットワークに学習させる方法を示します。
活性化層の比較
この例では、ReLU 活性化層、leaky ReLU 活性化層、ELU 活性化層、Swish 活性化層を使用してネットワークの学習精度を比較する方法を説明します。
深層学習のヒントとコツ
深層学習ネットワークの精度を改善する方法を学習する。
Speed Up Deep Neural Network Training
Learn how to accelerate deep neural network training.
Profile Your Deep Learning Code to Improve Performance
This example shows how to profile deep learning training code to identify and resolve performance issues. (R2024b 以降)
カスタム重み初期化関数の指定
この例では、leaky ReLU 層が続く畳み込み層のカスタム He 重み初期化関数を作成する方法を示します。
層の重み初期化子の比較
この例では、さまざまな重み初期化子を使用して深層学習ネットワークに学習させる方法を示します。
Create Custom Deep Learning Training Plot
This example shows how to create a custom training plot that updates at each iteration during training of deep learning neural networks using trainnet. (R2023b 以降)
Custom Stopping Criteria for Deep Learning Training
This example shows how to stop training of deep learning neural networks based on custom stopping criteria using trainnet. (R2023b 以降)