Вычислите нейронную сеть для глубокого обучения выход для вывода
Некоторые слои глубокого обучения ведут себя по-другому во время обучения и заключают (предсказание). 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 вывода, используйте predict
функция. Чтобы вычислить сетевые выходные параметры для обучения, используйте forward
функция. Для предсказания с SeriesNetwork
и DAGNetwork
объекты, смотрите predict
.
[dlY1,...,dlYN] = predict(___)
возвращает N
выходные параметры dlY1
, …, dlYN
во время вывода для сетей, которые имеют N
выходные параметры с помощью любого из предыдущих синтаксисов.
[dlY1,...,dlYK] = predict(___,'Outputs',
возвращает выходные параметры layerNames
)dlY1
, …, dlYK
во время вывода для заданных слоев с помощью любого из предыдущих синтаксисов.
dlarray
| dlfeval
| dlgradient
| dlnetwork
| forward