forward

Вычислите нейронную сеть для глубокого обучения выход для обучения

свернуть все на странице

Синтаксис

dlY = forward(dlnet,dlX)
[dlY1,...,dlYN] = forward(dlnet,dlX,'Outputs',layerNames)
[dlY1,...,dlYN,state] = forward(___)

Описание

Некоторые слои глубокого обучения ведут себя по-другому во время обучения и заключают (прогноз). Например, во время обучения, слои уволенного случайным образом обнуляют входные элементы, чтобы помочь предотвратить сверхподбор кривой, но во время вывода, слои уволенного не изменяют вход.

Чтобы вычислить сетевые выходные параметры для обучения, используйте forward функция. Чтобы вычислить сетевые выходные параметры для вывода, используйте predict функция.

пример

dlY = forward(dlnet,dlX) вычисляет сетевой выход dlY во время обучения, учитывая входные данные dlX.

[dlY1,...,dlYN] = forward(dlnet,dlX,'Outputs',layerNames) возвращает выходные параметры dlY1, …, dlYN для заданных слоев.

[dlY1,...,dlYN,state] = forward(___) также возвращает обновленное сетевое состояние с помощью любого из предыдущих синтаксисов.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как обучить сеть, которая классифицирует рукописные цифры с пользовательским расписанием темпа обучения.

Если trainingOptions не предоставляет возможности, в которых вы нуждаетесь (например, пользовательское расписание темпа обучения), затем можно задать собственный учебный цикл с помощью автоматического дифференцирования.

Этот пример обучает сеть, чтобы классифицировать рукописные цифры с основанным на времени расписанием темпа обучения затухания: для каждой итерации решатель использует темп обучения, данный ρt=ρ01+k t, где t является номером итерации, ρ0 начальный темп обучения, и k является затуханием.

Загрузите обучающие данные

Загрузите данные о цифрах.

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;
classes = categories(YTrain);
numClasses = numel(classes);

Сеть Define

Задайте сеть и задайте среднее изображение с помощью 'Mean' опция в изображении ввела слой.

layers = [
    imageInputLayer([28 28 1], 'Name', 'input', 'Mean', mean(XTrain,4))
    convolution2dLayer(5, 20, 'Name', 'conv1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    convolution2dLayer(3, 20, 'Padding', 1, 'Name', 'conv2')
    reluLayer('Name', 'relu2')
    convolution2dLayer(3, 20, 'Padding', 1, 'Name', 'conv3')
    reluLayer('Name', 'relu3')
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc')];
lgraph = layerGraph(layers);

Создайте dlnetwork объект из графика слоя.

dlnet = dlnetwork(lgraph)
dlnet = 
  dlnetwork with properties:

         Layers: [8×1 nnet.cnn.layer.Layer]
    Connections: [7×2 table]
     Learnables: [8×3 table]
          State: [0×3 table]

Функция градиентов модели Define

Создайте функциональный modelGradients, перечисленный в конце примера, который берет dlnetwork объект dlnet, мини-пакет входных данных dlX с соответствием маркирует Y и возвращает градиенты потери относительно learnable параметров в dlnet и соответствующая потеря.

Задайте опции обучения

Задайте опции обучения.

velocity = [];
numEpochs = 20;
miniBatchSize = 128;
numObservations = numel(YTrain);
numIterationsPerEpoch = floor(numObservations./miniBatchSize);
initialLearnRate = 0.01;
momentum = 0.9;
decay = 0.01;

Обучайтесь на графическом процессоре, если вы доступны. Используя графический процессор требует Parallel Computing Toolbox™, и CUDA® включил NVIDIA®, графический процессор с вычисляет возможность 3.0 или выше.

executionEnvironment = "auto";

Обучите модель

Обучите модель с помощью пользовательского учебного цикла.

В течение каждой эпохи переставьте данные и цикл по мини-пакетам данных. В конце каждой эпохи отобразите прогресс обучения.

Для каждого мини-пакета:

  • Преобразуйте метки в фиктивные переменные.

  • Преобразуйте данные в dlarray объекты с базовым одним типом и указывают, что размерность маркирует 'SSCB' (пространственный, пространственный, канал, пакет).

  • Для обучения графического процессора преобразуйте в gpuArray объекты.

  • Оцените градиенты модели и потерю с помощью dlfeval и modelGradients функция.

  • Определите темп обучения для основанного на времени расписания темпа обучения затухания.

  • Обновите сетевые параметры с помощью sgdmupdate функция.

Инициализируйте график процесса обучения.

plots = "training-progress";
if plots == "training-progress"
    figure
    lineLossTrain = animatedline;
    xlabel("Iteration")
    ylabel("Loss")
end

Обучите сеть.

iteration = 0;
start = tic;

% Loop over epochs.
for epoch = 1:numEpochs
    % Shuffle data.
    idx = randperm(numel(YTrain));
    XTrain = XTrain(:,:,:,idx);
    YTrain = YTrain(idx);
    
    % Loop over mini-batches.
    for i = 1:numIterationsPerEpoch
        iteration = iteration + 1;
        
        % Read mini-batch of data and convert the labels to dummy
        % variables.
        idx = (i-1)*miniBatchSize+1:i*miniBatchSize;
        X = XTrain(:,:,:,idx);
        
        Y = zeros(numClasses, miniBatchSize, 'single');
        for c = 1:numClasses
            Y(c,YTrain(idx)==classes(c)) = 1;
        end
        
        % Convert mini-batch of data to dlarray.
        dlX = dlarray(single(X),'SSCB');
        
        % If training on a GPU, then convert data to gpuArray.
        if (executionEnvironment == "auto" && canUseGPU) || executionEnvironment == "gpu"
            dlX = gpuArray(dlX);
        end
        
        % Evaluate the model gradients and loss using dlfeval and the
        % modelGradients function.
        [gradients,loss] = dlfeval(@modelGradients,dlnet,dlX,Y);
        
        % Determine learning rate for time-based decay learning rate schedule.
        learnRate = initialLearnRate/(1 + decay*iteration);
        
        % Update the network parameters using the SGDM optimizer.
        [dlnet.Learnables, velocity] = sgdmupdate(dlnet.Learnables, gradients, velocity, learnRate, momentum);
        
        % Display the training progress.
        if plots == "training-progress"
            D = duration(0,0,toc(start),'Format','hh:mm:ss');
            addpoints(lineLossTrain,iteration,double(gather(extractdata(loss))))
            title("Epoch: " + epoch + ", Elapsed: " + string(D))
            drawnow
        end
    end
end

Тестовая модель

Протестируйте точность классификации модели путем сравнения прогнозов на наборе тестов с истинными метками.

[XTest, YTest] = digitTest4DArrayData;

Преобразуйте данные в dlarray объект с форматом размерности 'SSCB'. Для прогноза графического процессора также преобразуйте данные в gpuArray.

dlXTest = dlarray(XTest,'SSCB');
if (executionEnvironment == "auto" && canUseGPU) || executionEnvironment == "gpu"
    dlXTest = gpuArray(dlXTest);
end

Классифицировать изображения с помощью dlnetwork объект, используйте predict функционируйте и найдите классы с самыми высокими баллами.

dlYPred = predict(dlnet,dlXTest);
[~,idx] = max(extractdata(dlYPred),[],1);
YPred = classes(idx);

Оцените точность классификации.

accuracy = mean(YPred==YTest)
accuracy = 0.9780

Функция градиентов модели

modelGradients функционируйте берет dlnetwork объект dlnet, мини-пакет входных данных dlX с соответствием маркирует Y и возвращает градиенты потери относительно learnable параметров в dlnet и соответствующая потеря. Чтобы вычислить градиенты автоматически, используйте dlgradient функция.

function [gradients,loss] = modelGradients(dlnet,dlX,Y)

dlYPred = forward(dlnet,dlX);
dlYPred = softmax(dlYPred);

loss = crossentropy(dlYPred,Y);
gradients = dlgradient(loss,dlnet.Learnables);

end

Входные параметры

свернуть все

Сеть для пользовательских учебных циклов, заданных как dlnetwork объект.

Входные данные, заданные как отформатированный dlarray. Для получения дополнительной информации о dlarray форматы, смотрите fmt входной параметр dlarray.

Слои, чтобы извлечь выходные параметры из, заданный как массив строк или массив ячеек из символьных векторов, содержащий имена слоя.

  • Если layerNames(i) соответствует слою с одним выходом, затем layerNames(i) имя слоя.

  • Если layerNames(i) соответствует слою с несколькими выходными параметрами, затем layerNames(i) имя слоя, сопровождаемое символьным "/"и имя слоя вывело: 'layerName/outputName'.

Выходные аргументы

свернуть все

Выходные данные, возвращенные как отформатированный dlarray. Для получения дополнительной информации о dlarray форматы, смотрите fmt входной параметр dlarray.

Обновленное сетевое состояние, возвращенное как таблица.

Сетевое состояние является таблицей с тремя столбцами:

  • Layer – Имя слоя, заданное как скаляр строки.

  • Parameter – Название параметра, заданное как скаляр строки.

  • Value – Значение параметра, заданного как объект числового массива.

Сетевое состояние содержит информацию, которую помнит сеть между итерациями. Например, состояние LSTM и пакетных слоев нормализации.

Обновите состояние dlnetwork использование State свойство.

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2019b

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