Deep Network Designer

Редактируйте и создавайте глубокие нейронные сети

расширьте все на странице

Описание

Приложение Deep Network Designer позволяет вам создать, визуализировать и отредактировать нейронные сети для глубокого обучения. Используя это приложение, вы можете:

  • Импортируйте предварительно обученные сети и отредактируйте их для изучения передачи.

  • Импортируйте и отредактируйте сети и создайте новые сети.

  • Перетащите мышью, чтобы добавить новые слои и создать новые связи.

  • Просмотрите и отредактируйте свойства слоя.

  • Анализируйте сеть, чтобы гарантировать, что вы задаете архитектуру правильно и обнаруживаете проблемы перед обучением.

  • Сгенерируйте код MATLAB®.

После того, как вы закончили проектировать сеть, можно экспортировать ее в рабочую область, где можно сохранить или обучить сеть.

Откройте приложение Deep Network Designer

  • Панель инструментов MATLAB: На вкладке Apps, под Machine Learning and Deep Learning, кликают по значку приложения.

  • Командная строка MATLAB: Введите deepNetworkDesigner.

Примеры

развернуть все

Исследуйте простую предварительно обученную сеть в приложении Deep Network Designer.

Загрузите простую предварительно обученную сеть. Если необходимо загрузить сеть, то программное обеспечение обеспечивает ссылку на загрузку.

net = squeezenet

Открытый Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner

В разделе File нажмите Import и выберите сеть, чтобы загрузить из рабочей области.

Используйте график исследовать и визуализировать сеть.

Для списка доступных сетей и как сравнить их, смотрите Предварительно обученные Глубокие нейронные сети.

Подготовьте сеть к передаче, учащейся путем редактирования его в приложении Deep Network Designer.

Загрузите предварительно обученную сеть. Если необходимо загрузить сеть, то программное обеспечение обеспечивает ссылку на загрузку.

net = googlenet

Открытый Deep Network Designer.

deepNetworkDesigner

В разделе File нажмите Import и выберите сеть, чтобы загрузить из рабочей области. Используйте график исследовать и визуализировать сеть.

Отредактируйте сеть, чтобы задать новое количество классов в ваших данных. Перетащите новый полносвязный слой на холст и установите OutputSize свойство к новому количеству классов. Удалите последний полносвязный слой и соедините свой новый слой вместо этого.

Удалите классификацию выходной слой. Затем перетащите новую классификацию выходной слой на холст и соедините его вместо этого. Выходной слой автоматические настройки изучит количество классов во время обучения.

Чтобы проверять, что сеть готова к обучению, нажмите Analyze в разделе Analysis.

Возвратитесь к Deep Network Designer. Чтобы экспортировать сеть в рабочую область для обучения, в разделе Export, нажимают Export.

Для получения дополнительной информации смотрите, что Передача Учится с Deep Network Designer.

Для справки понимающие и редактирующие свойства слоя консультируйтесь со страницами слоя.

Чтобы найти определения и справку на всех свойствах слоя, кликните по имени слоя в таблице List of Deep Learning Layers.

В приложении кликните по слоям, чтобы просмотреть и отредактировать свойства.

Чтобы воссоздать сетевые слои, вы создаете в приложении Deep Network Designer, генерируете код MATLAB.

В приложении, в разделе Export, выбирают Export> Generate Code.

В качестве альтернативы можно воссоздать сеть включая любые learnable параметры путем выбора Export> Generate Code with Pretrained Parameters.

Запустите скрипт, чтобы воссоздать сетевые слои.

Для получения дополнительной информации смотрите, Генерируют код MATLAB от Deep Network Designer.

Связанные примеры

Смотрите также

Функции

Введенный в R2018b

Документация Deep Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте